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 ...
原文：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 y 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 , 鄰域內的極小值是 .但是為 了說明問題,還是要假裝不知道極小值,手寫梯度下降算法來算. 若不熟悉這個代碼原理，可以查閱參考資料.這就是一個最簡單的梯度下降算法的實現.中間打 ...
2022-03-24 09:59 0 1115 推薦指數：
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