这段代码片段展示了使用 PyTorch 进行模型训练的常见步骤。
optimizer.zero_grad()
loss_sum.backward()
optimizer.step()
在这个代码片段中，假设你已经定义了一个模型，并且有一个损失函数 loss，以及一个优化器 optimizer。
下面是这段代码的解释：
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optimizer.zero_grad(): 这一步用于清除之前计算的梯度。在每次迭代之前，需要将梯度归零，以避免梯度累积影响下一次迭代的计算。 -
loss_sum.backward(): 这一步用于计算损失函数关于模型参数的梯度。通过调用backward()方法，PyTorch 会自动计算梯度，并将梯度值存储在每个参数的.grad属性中。 -
optimizer.step(): 这一步用于更新模型的参数。优化器根据计算得到的梯度值和设定的优化算法（如随机梯度下降）来更新模型参数。调用step()方法可以更新模型的参数值，使其朝着最优方向移动。
通过这三个步骤的循环迭代，可以逐渐优化模型的参数，使其在训练数据上逐渐拟合目标。
请注意，这只是一个简单的示例，实际上的训练过程可能会包含更多的步骤和逻辑，例如数据加载、批量处理、学习率调整等。但是，上述代码片段展示了训练中的核心步骤。