`optimizer.zero_grad()` 的作用
时间: 2023-11-21 07:28:23 浏览: 27
在使用 PyTorch 进行模型训练时,我们通常需要对模型的参数进行优化。在每次参数更新前,我们需要将之前的梯度清零,否则梯度会累加到之前的梯度上,导致参数更新出现错误。
`optimizer.zero_grad()` 就是用来将模型参数的梯度清零的函数。在训练过程中,我们通常会在每个 batch 的开始处调用 `optimizer.zero_grad()` 来清空梯度,然后进行前向传播、反向传播和参数更新等操作。这样可以确保每个 batch 的梯度都是独立的,不受之前 batch 的影响。
相关问题
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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optimizer.zero_grad()作用
`optimizer.zero_grad()` 的作用是将模型参数的梯度归零,以便于下一次前向传播计算和反向传播计算。在训练神经网络的过程中,每次进行反向传播计算时,梯度都会累加到之前的梯度上,如果不清空梯度,会导致梯度爆炸或消失,影响模型的训练效果。因此,每次进行反向传播前,需要使用`optimizer.zero_grad()`清空梯度。