解释一下net.zero_grad()
时间: 2024-05-31 18:08:12 浏览: 8
net.zero_grad() 是用来清除神经网络中所有参数的梯度(gradient)信息的。在一般的神经网络训练中,我们通常会通过反向传播算法计算出整个网络中各个参数的梯度信息,并使用这些梯度来更新网络参数,以使得网络的输出结果更加接近于真实值。但是,在某些情况下,我们可能需要清除之前计算得到的梯度信息,比如在对同一个网络进行多次训练时,需要在每次训练前清除上一次训练的梯度信息,避免梯度信息的累积导致训练结果的不稳定。该函数的作用就是清除上一次梯度信息,以便进行下一次训练。
相关问题
.zero_grad()
optimizer.zero_grad()函数的作用是将模型的所有参数的梯度值清零。\[1\]这个操作通常在每个batch的训练之前调用,以确保每个batch的梯度计算是独立的。\[2\]具体来说,optimizer.zero_grad()会遍历模型的所有参数,并将它们的梯度值设为0。这样做的目的是为了防止梯度在不同的batch之间累积,保证每个batch的梯度计算是独立的。这样可以避免梯度计算的错误传播和参数更新的混乱。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch-->optimizer.zero_grad()、loss.backward()、optimizer.step()和scheduler.step()](https://blog.csdn.net/qq_41043438/article/details/123750528)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
optimizer.zero_grad()
在PyTorch中,optimizer.zero_grad()的作用是清空优化器中的梯度。具体来说,它会将优化器中所有可学习参数的梯度设为0,以便在下一次前向传播计算和反向传播计算时,之前的梯度不会对当前的梯度产生影响。这个操作通常在每个训练批次开始之前被调用,以确保每次计算梯度时都从零开始。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch反向传播——optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step() 作用](https://blog.csdn.net/ding_programmer/article/details/131413639)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法](https://download.csdn.net/download/weixin_38544075/12850338)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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