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 ...
原文：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 y 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 , 邻域内的极小值是 .但是为 了说明问题,还是要假装不知道极小值,手写梯度下降算法来算. 若不熟悉这个代码原理，可以查阅参考资料.这就是一个最简单的梯度下降算法的实现.中间打 ...
2022-03-24 09:59 0 1115 推荐指数：
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