在 使用 pytorch训练模型时，经常可以在迭代的过程中看到 optimize r. zero _ grad (), loss .back war d()和 optimize r.step()三行代码依次出现，比如： model = MyModel() criterion = nn.CrossEntropy Loss () optimize r = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9, weight_decay=1e-4) for epoch in r

optimize r. zero _ grad ()意思是把梯度置零，也就是把 loss 关于weight的导数变成0. 在学习pytorch的时候注意到，对于每个batch大都执行了这样的操作： # zero the parameter grad ients optimize r. zero _ grad () # for war d + back war d + optim...

optimize r. zero _ grad () 功能 梯度初始化为零，把 loss 关于weight的导数变成0 为什么每一轮batch都需要设置 optimize r. zero _ grad 根据pytorch中的back war d()函数的计算，当网络参量进行反馈时，梯度是被积累的而不是被替换掉。 但是在每一个batch时毫无疑问并不需要将两个batch的梯度混合起来累积，因此这里就需要每个batch设置一遍 zero _ grad 了 每个batch必定执行的操作步骤 optimize r. zero _ grad () # 梯度初始

转载自知乎：PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？ - Pascal的回答 - 知乎 传统的训练函数，一个batch是这么训练的： for i,(images,target) in enumerate(train_loader): # 1. input output images = images.cuda(non_blocking=True) target ...

### 回答1： 这是一个关于 深度学习 模型训练的问题，我可以回答。model.for war d()是模型的前向传播过程，将输入数据通过模型的各层进行计算，得到输出结果。 loss _function是损失函数，用于计算模型输出结果与真实标签之间的差异。 optimize r. zero _ grad ()用于清空模型参数的梯度信息，以便进行下一次反向传播。 loss .back war d()是反向传播过程，用于计算模型参数的梯度信息。t.nn.utils.clip_ grad _norm_()是用于对模型参数的梯度进行裁剪，以防止梯度爆炸的问题。 ### 回答2： model.for war d: 模型中的for war d函数用于将输入数据传递给模型，进行前向计算并生成输出。在这个函数中，模型根据输入数据的特征进行一系列的计算，将输入映射到输出空间中。 loss _function: 损失函数用于衡量模型输出与实际标签之间的差异。通常，我们希望模型输出的预测值与实际标签尽可能接近，损失函数的作用就是计算这种差异的度量。常用的损失函数包括均方损失函数（MSE）、交叉熵损失函数等。 optimize r. zero _ grad (): 在模型进行反向传播 之前 ，我们需要将梯度清零。这是因为PyTorch在进行反向传播计算梯度时， 会 自动累加 之前 的梯度值。为了避免梯度值的累加影响到当前的反向传播，我们需要在每次反向传播 之前 将梯度清零。 loss .back war d(): 反向传播是模型训练的关键步骤之一。在前向计算之后，调用 loss .back war d()函数可以根据损失函数求取对模型参数的梯度。该函数 会 自动计算模型各个参数的梯度信息，并将其存在参数对象的. grad 属性中。 t.nn.utils.clip_ grad _norm_: 该函数常用于梯度裁剪，用于解决训练过程中梯度爆炸的问题。梯度爆炸 会 导致优化算法不收敛的问题，通过调用该函数可以裁剪梯度值的范数，使其不超过指定阈值。这样可以避免梯度值过大，保证模型的稳定训练。 总结起来，通过model.for war d函数将输入传递给模型进行前向计算，并根据损失函数计算模型输出与实际标签之间的差异。之后， 使用 optimize r. zero _ grad ()将梯度清零，调用 loss .back war d()进行反向传播计算参数的梯度。最后， 使用 t.nn.utils.clip_ grad _norm_进行梯度裁剪，防止梯度爆炸问题的 发生 。 ### 回答3： model.for war d()是一个神经网络模型的前向传播函数，用于计算输入数据的预测值。 loss _function是一个损失函数，用来衡量模型的预测值和真实值之间的差异。 optimize r. zero _ grad ()是一个优化器对象的方法，用于将模型中的所有梯度归零，以便进行下一次的梯度更新计算。 loss .back war d()是损失函数的反向传播过程，用来计算模型中各个参数的梯度。 t.nn.utils.clip_ grad _norm_是一个梯度裁剪函数，用于控制梯度的大小，避免出现梯度爆炸的情况。该函数 会 将模型的梯度按照指定的最大值进行缩放。