pytorch函數zero_grad(),step()作用
pytorch函數zero_grad(),step()作用 假定現在有損失函數 \[\begin{equation*} z=x^2+y^2 \end{equation*} \] 先用手寫梯度下降算法求該損失函數的極小值.這只是一個例子，其實能直接觀察出來在(0,0)鄰域內的極小值 ...
原文：Pytorch 中的 zero_grad 使用方法
Pytorch 為什么每一輪batch需要設置optimizer.zero grad 根據pytorch中的backward 函數的計算，當網絡參量進行反饋時，梯度是被積累的而不是被替換掉 但是在每一個batch時毫無疑問並不需要將兩個batch的梯度混合起來累積，因此這里就需要每個batch設置一遍zero grad 了。 其實這里還可以補充的一點是，如果不是每一個batch就清除掉原有的梯度， ...
2021-03-09 10:12 0 1108 推薦指數：
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optimizer.zero_grad()的作用
參考鏈接：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關於weight的導數變成0. 在學習pytorch的時候注意到，對於每個batch ...