解释代码: optimizer.zero_grad()
时间: 2023-08-07 19:07:45 浏览: 53
这段代码用于将优化器中的梯度置零,通常是在每个训练迭代步骤的开始处执行。
在深度学习中,优化器用于更新模型的权重以最小化损失函数。在每个训练迭代步骤中,我们通过计算损失函数关于模型参数的梯度来确定如何更新模型。然后,优化器将根据这些梯度来更新模型的权重。
在开始每个训练迭代之前,我们需要将优化器中的梯度置零,以确保每个迭代步骤的梯度计算是基于当前迭代步骤的损失函数值。否则,梯度将会累积,并导致不正确的权重更新。
因此,`optimizer.zero_grad()`的作用是将优化器中的梯度置零,以准备接下来的正向传播和反向传播过程,确保梯度计算是基于当前迭代步骤的损失函数。
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%"]
[ .reference_list ]
解释:optimizer.zero_grad()
optimizer.zero_grad()是PyTorch中一个用于清空梯度的函数。在反向传播过程中,梯度会累积,因此在每次进行参数更新之前,需要清空之前的梯度。这样做可以避免梯度累积导致参数更新不准确的问题。optimizer.zero_grad()会将所有参数的梯度清零,以保证每次参数更新都是基于当前的梯度计算结果。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)