pytorch函数zero_grad(),step()作用
pytorch函数zero_grad(),step()作用 假定现在有损失函数 \[\begin{equation*} z=x^2+y^2 \end{equation*} \] 先用手写梯度下降算法求该损失函数的极小值.这只是一个例子，其实能直接观察出来在(0,0)邻域内的极小值 ...
原文：Pytorch 中的 zero_grad 使用方法
Pytorch 为什么每一轮batch需要设置optimizer.zero grad 根据pytorch中的backward 函数的计算，当网络参量进行反馈时，梯度是被积累的而不是被替换掉 但是在每一个batch时毫无疑问并不需要将两个batch的梯度混合起来累积，因此这里就需要每个batch设置一遍zero grad 了。 其实这里还可以补充的一点是，如果不是每一个batch就清除掉原有的梯度， ...
2021-03-09 10:12 0 1108 推荐指数：
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optimizer.zero_grad()的作用
参考链接：https://blog.csdn.net/scut_salmon/article/details/82414730 optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0. 在学习pytorch的时候注意到，对于每个batch ...