Pytorch里面参数更新前为什么要梯度手动置为0?

因为在一般情况下,每次minibatch之后,都会计算得到一个loss,进而计算该loss关于全局参数的梯度。如果在下一次minibatch 进入模型,计算得到相应的loss和梯度之前,不对优化器的梯度进行置0操作,那么几次batch的梯度会有一个累积效应,影响模型参数的优化。

在每一次batch'训练完之后,计算得到loss损失函数和相应梯度,都会对模型参数进行调整,那么该batch数据在这一轮训练里面的作用已经完成了。我们不希望这些优化过模型参数的batch的loss梯度累积起来,继续对模型参数优化产生影响。

相关推荐
Python×CATIA工业智造2 小时前
Frida RPC高级应用:动态模拟执行Android so文件实战指南
开发语言·python·pycharm
千宇宙航2 小时前
闲庭信步使用SV搭建图像测试平台:第三十一课——基于神经网络的手写数字识别
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·fpga开发
onceco2 小时前
领域LLM九讲——第5讲 为什么选择OpenManus而不是QwenAgent(附LLM免费api邀请码)
人工智能·python·深度学习·语言模型·自然语言处理·自动化
狐凄3 小时前
Python实例题:基于 Python 的简单聊天机器人
开发语言·python
悦悦子a啊4 小时前
Python之--基本知识
开发语言·前端·python
jndingxin5 小时前
OpenCV CUDA模块设备层-----高效地计算两个 uint 类型值的带权重平均值
人工智能·opencv·计算机视觉
Sweet锦5 小时前
零基础保姆级本地化部署文心大模型4.5开源系列
人工智能·语言模型·文心一言
笑稀了的野生俊6 小时前
在服务器中下载 HuggingFace 模型:终极指南
linux·服务器·python·bash·gpu算力
Naiva6 小时前
【小技巧】Python+PyCharm IDE 配置解释器出错,环境配置不完整或不兼容。(小智AI、MCP、聚合数据、实时新闻查询、NBA赛事查询)
ide·python·pycharm
hie988946 小时前
MATLAB锂离子电池伪二维(P2D)模型实现
人工智能·算法·matlab