PyTorch中梯度反向传播的注意点是什么
这期内容当中小编将会给大家带来有关PyTorch中梯度反向传播的注意点是什么，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
在一个迭代循环中,optimizer.zero_grad()语句的位置比较随意,只要放在loss.backward()前面即可,它的作用是将梯度归零,否则会在每一个迭代中进行累加,loss.backward()的作用是反向传播,计算梯度,optimizer.step()的功能是优化器自动完成参数的更新.
optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()
上述就是小编为大家分享的PyTorch中梯度反向传播的注意点是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注行业资讯频道。