optimizer.step()模型参数不更新,输出梯度为0 编辑:佚名 日期:2024-07-08 14:02 / 人气: optimizer.step()和optimizer.zero_grad()是优化器对象中的两个常用函数,用于进行参数更新和梯度清零。下面对这两个函数进行详细解释: 1. optimizer.step(): - 功能:optimizer.step()函数用于更新模型中的参数。 - 作用:在调用backward()计算梯度后,通过调用optimizer.step()来根据优化算法更新模型的参数。 - 使用场景:通常在每个训练迭代中,经过计算损失函数的梯度后,使用optimizer.step()来更新模型的参数。 2. optimizer.zero_grad(): - 功能:optimizer.zero_grad()函数用于将模型参数的梯度清零。 - 作用:在每个训练迭代开始时,通过调用optimizer.zero_grad()将之前的梯度值清零,以避免梯度的累加影响下一次迭代的计算。 - 使用场景:通常在每个训练迭代开始时,先调用optimizer.zero_grad()清零梯度,然后进行前向传播、计算损失函数、反向传播等操作。 总结: - optimizer.step()用于更新模型参数,而optimizer.zero_grad()用于清零参数的梯度。 - 在训练过程中,通常的流程是先进行前向传播、计算损失函数,然后调用backward()计算梯度,接着使用optimizer.zero_grad()清零梯度,最后调用optimizer.step()更新参数。 - 这样的流程可以确保每个训练迭代中,梯度被正确计算和使用,同时避免参数梯度的累积影响下一次迭代的计算。 上一篇:必须掌握的 MySQL 优化原理 ← 下一篇:alternating_optimization_交替优化 → 内容搜索 Related Stories 推荐内容 Recommended 信息工程专业考研方向10-14 关于举办2021年(秋季)教育部公派出国留学人员英语培训班的通知10-14 详细解析张雪峰老师对计算机专业的评价“进可攻,退可守”--【职场篇】10-14 2024年张雪峰最不建议女生学的专业 哪些专业不适合女生10-14 我国社会保障水平的区域差异、影响因素与政策优化路径09-09
optimizer.step()和optimizer.zero_grad()是优化器对象中的两个常用函数,用于进行参数更新和梯度清零。下面对这两个函数进行详细解释: 1. optimizer.step(): - 功能:optimizer.step()函数用于更新模型中的参数。 - 作用:在调用backward()计算梯度后,通过调用optimizer.step()来根据优化算法更新模型的参数。 - 使用场景:通常在每个训练迭代中,经过计算损失函数的梯度后,使用optimizer.step()来更新模型的参数。 2. optimizer.zero_grad(): - 功能:optimizer.zero_grad()函数用于将模型参数的梯度清零。 - 作用:在每个训练迭代开始时,通过调用optimizer.zero_grad()将之前的梯度值清零,以避免梯度的累加影响下一次迭代的计算。 - 使用场景:通常在每个训练迭代开始时,先调用optimizer.zero_grad()清零梯度,然后进行前向传播、计算损失函数、反向传播等操作。 总结: - optimizer.step()用于更新模型参数,而optimizer.zero_grad()用于清零参数的梯度。 - 在训练过程中,通常的流程是先进行前向传播、计算损失函数,然后调用backward()计算梯度,接着使用optimizer.zero_grad()清零梯度,最后调用optimizer.step()更新参数。 - 这样的流程可以确保每个训练迭代中,梯度被正确计算和使用,同时避免参数梯度的累积影响下一次迭代的计算。
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