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()来更新模型参数。 2. optimizer.zero_grad(): - 功能:optimizer.zero_grad()函数用于将模型参数梯度清零。 - 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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