⑩ opt.zero_grad() 的作⽤是什么?
时间: 2023-06-20 14:03:24 浏览: 184
在 PyTorch 中,`opt.zero_grad()` 的作用是将优化器 `opt` 管理的所有参数的梯度归零。通常在训练神经网络时,我们需要计算损失函数关于模型参数的梯度,然后使用优化器更新模型参数。由于 PyTorch 默认会累积梯度,因此在每个 batch 的训练开始前,我们需要将上一个 batch 的梯度清零。这可以通过 `opt.zero_grad()` 实现。这样做的目的是避免在计算当前 batch 的梯度时,上一个 batch 的梯度对结果造成影响。
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@t.no_grad() def generate(**kwargs): """ 随机生成动漫头像,并根据netd的分数选择较好的 """ for k_, v_ in kwargs.items(): setattr(opt, k_, v_) device = t.device('cuda') if opt.gpu else t.device('cpu') netg, netd = NetG(opt).eval(), NetD(opt).eval() noises = t.randn(opt.gen_search_num, opt.nz, 1, 1).normal_(opt.gen_mean, opt.gen_std) noises = noises.to(device) map_location = lambda storage, loc: storage netd.load_state_dict(t.load(opt.netd_path, map_location=map_location)) netg.load_state_dict(t.load(opt.netg_path, map_location=map_location)) netd.to(device) netg.to(device) # 生成图片,并计算图片在判别器的分数 fake_img = netg(noises) scores = netd(fake_img).detach() # 挑选最好的某几张 indexs = scores.topk(opt.gen_num)[1] result = [] for ii in indexs: result.append(fake_img.data[ii]) # 保存图片 tv.utils.save_image(t.stack(result), opt.gen_img, normalize=True, value_range=(-1, 1))的含义
这段代码是用于生成动漫头像的函数。该函数通过随机生成opt.gen_search_num个噪声,然后将这些噪声输入到生成器netg中,生成opt.gen_search_num张假图片。然后将这些假图片输入到判别器netd中,得到每张假图片在判别器中的得分scores,选出得分最高的opt.gen_num张假图片,保存到指定路径opt.gen_img中。其中,NetG和NetD分别是生成器和判别器的网络模型;opt.netg_path和opt.netd_path分别是生成器和判别器的权重参数保存路径;opt.gen_search_num是随机生成的噪声数量;opt.gen_mean和opt.gen_std分别是噪声的均值和标准差;opt.gen_num是选择得分最高的假图片数量;normalize和value_range分别是保存图片时的参数。
for epoch in range(self.opt.num_epoch): iterator = tqdm(self.train_dataloaders[0]) for i_batch, sample_batched in enumerate(iterator): global_step += 1 # switch model to training_tutorials mode, clear gradient accumulators self.model.train() self.optimizer.zero_grad() inputs = [sample_batched[col].to(self.opt.device) for col in self.opt.inputs_cols] outputs = self.model(inputs) targets = sample_batched['polarity'].to(self.opt.device)
这段代码是一个训练过程的循环。它使用了一个外部的参数 `num_epoch` 来指定训练的总轮数。每一轮训练中,通过 `tqdm` 库创建了一个进度条,用于显示训练的进度。然后在每个batch中,通过 `enumerate` 函数获取当前迭代的batch索引和对应的样本数据。接下来,全局步骤 `global_step` 自增1,模型切换到训练模式并清空梯度累加器 `optimizer.zero_grad()`。然后将样本数据放入设备中,并通过模型进行前向传播得到输出 `outputs`。最后将目标值 `polarity` 放入设备中,并进行后续的训练过程。