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pytorch中为什么要用 zero_grad() 将梯度清零

pytorch中为什么要用zero_grad()将梯度清零pytorch中为什么要用zero_grad()将梯度清零调用backward()函数之前都要将梯度清零，因为如果梯度不清零，pytorch中会将上次计算的梯度和本次计算的梯度累加

小小鼠标0·2022-12-29 12:52

python zero_grad()

有两种方式直接把模型的参数梯度设成0：model.zero_grad()optimizer.zero_grad()#当optimizer=optim.Optimizer(model.parameters

wanttifa·2022-12-29 12:52

转载，zero_grad()

https://www.csdn.net/tags/Ntzacg5sNzgwNDItYmxvZwO0O0OO0O0O.html

当初厉害就好了·2022-12-29 12:51

.zero_grad()的重要性

foriinrange(2):a.backward(retain_graph=True)print("b.grad.data:{}".format(b.grad.data))不写.zero_grad()

FaFa_Not_Flower·2022-12-29 12:18

PyTorch中的model.zero_grad() vs optimizer.zero_grad()

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书1.引言在PyTorch中，对模型参数的梯度置0时通常使用两种方式：model.zero_grad()和optimizer.zero_grad

SnailTyan·2022-12-29 12:18

【梯度下降】zero_grad （二）

参考链接：https://www.jb51.net/article/189433.htmhttps://www.jianshu.com/p/c59b75f1064c一、zero_grad的用途零梯度可改变

panbaoran913·2022-12-29 12:46

pytorch gradCAM 热力图特征可视化 guid，权重的计算过程，github 地址，可视化地址

1、pytorch实现Grad-CAM和Grad-CAM++,可以可视化任意分类网络的ClassActivationMap(CAM)图2、Pytorch版本cam图经过resnet50网络，直接可用的显示代码

贝猫说python·2022-12-29 11:23

pytorch 关于权重（初始化、固定）

权重初始化：emb那种可以直接from_pretrained固定权重利用requires_grad=False，这样只是不更新，但是还是会计算并占用显存classNet(nn.Module):def__

爱coding的白兰客·2022-12-28 21:52

Tensorflow2.0 卷积神经网络可视化（三）类激活热力图（CAM，class activation map）

目录标题类激活热力图(CAM，classactivationmap）导入ImageNetVGG16网络加载任一图片VGG16预测类别应用Grad-CAM算法绘制激活热力图前三类结果比较参考类激活热力图(

老光头_ME2CS·2022-12-28 20:40

pytorch图像分类实战

2.导入包3.读取数据和预处理设置数据存储路径4.加载模型param.requires_grad=False设置网络参数param迭代训练过程不更新。

嗜饭·2022-12-28 20:09

Pytorch函数

fromtorch.autogradimportVariablex=Variable(tensor,requires_grad=True)Varibale包含三个属性：data：存储了Tensor，是本体的数据

孤独中雕刻的时光·2022-12-28 16:33

【Pytorch进阶】pytorch中loss.backward() retain_graph=True参数意义

1定义lossbackwardoptimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()在定义loss时上面的代码是标准的三部曲，但是有时会碰到loss.backward

星之所望·2022-12-28 12:31

Pytorch中backward(retain_graph=True)的 retain_graph参数解释

但是不排除，由于自定义loss等的复杂性，需要一次forward()，多个不同loss的backward()来累积同一个网络的grad,来更新参数。于是，若

今晚打老虎·2022-12-28 12:00

Pytorch的model.train() & model.eval() & torch.no_grad() & 为什么测试的时候不调用loss.backward()计算梯度还要关闭梯度

使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/evalmodel.train()启用BatchNormalization和Dropout告诉我们的网络，这个阶段是用来训练的，可以更新参数。model.eval()不启用BatchNormalization和Dropout。告诉我们的网络，这个阶段是用来测试的在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p

hxxjxw·2022-12-28 12:29

9 - nn.Module、nn.Sequential以及其他容器Module的源码讲解

文章目录1.train训练模式2.eval推理模式3.requires_grad_4.zero_grad5.str(mymodel)6.nn.Sequential7.nn.ModuleList8.nn.ModuleDict9

取个名字真难呐·2022-12-28 07:40

刘二PyTorch深度学习（三）--反向传播

PyTorch搭建神经网络，构建模型的过程就是构建计算图的过程在计算x*w时，如果w是Tensor格式的，那么x也会自动转化成tensor格式，并自动构建计算图看见下面的代码，要知道是在构建计算图4.w.grad

zhaoweiaier·2022-12-27 18:29

pytorch基础（三）- 随机梯度下降

目录梯度介绍激活函数及其梯度Sigmoid/LogisticTanhReLULoss函数及其梯度均方差MSEautograd.grad()求梯度loss.backward()求梯度Softmax链式法则单层感知机的求导多输出感知机的求导链式法则

sherryhwang·2022-12-27 18:55

Pytorch基础

一个Tensor包含两部分，一个是Data存数据，一个是Grad，存梯度，损失函数对权重的导数。构建计算图。

蔚蓝的珊瑚海_xdcaxy2013·2022-12-27 18:55

Pytorch深度学习（三）：反向传播

反向传播一、概念二、代码如下：一、概念Tensor：data和gradw.dataw.grad.data：数值计算，不构建计算图。w.grad.item()：取出数值。

w²大大·2022-12-27 18:25

Pytorch深度学习实践第四讲反向传播

importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]#tensor中包含data(w)和grad(loss对w求导)w=torch.Tensor

啥都不会的研究生←_←·2022-12-27 18:54

PyTorch深度学习实践--P4BP算法反向传播

线性模型y=w*x机器学习中最重要的是让损失函数最小，求损失函数对于w的导数来更新权重pytorch中，tensor是用来存数据的，可以存标量、向量、矩阵、高阶tensortensor中包含data和grad

m0_60673782·2022-12-27 18:54

torch item()的用法

importtorchfromtorch.autogradimportVariablea=Variable(torch.Tensor([2,3]),requires_grad=True)b=a+3c=b

qq_23996885·2022-12-27 18:54

深度学习反向传播简单流程

反向传播简单例子：importtorcha=torch.tensor([1.,2.,3.,4.],requires_grad=True)b=a**2print(b)b.sum().backward()print

阮松云·2022-12-27 18:54

Tensor及其梯度

tensor与传统的numpy等工具不同的是，tensor的某些属性会使得它可以追踪在深度学习是需要计算的梯度以及一系列与深度学习相关的梯度等那么我们在创建tensor时是可以显示的指定requires_grad

不会有人喜欢吃胡萝卜吧·2022-12-27 18:23

torch.Tensor.grad属性的使用说明

参考链接:torch.Tensor.grad原文及翻译:grad属性:gradThisattributeisNonebydefaultandbecomesaTensorthefirsttimeacalltobackward

敲代码的小风·2022-12-27 18:53

pytorch 踩坑笔记之w.grad.data.zero_()

在使用pytorch实现多项线性回归中，在grad更新时，每一次运算后都需要将上一次的梯度记录清空，运用如下方法:w.grad.data.zero_()b.grad.data.zero_()但是，运行程序就会报如下错误

diaolu3908·2022-12-27 18:52

tensor的grad参数

S':0.9529048204421997}loss.backward()grads[t]=[]iflist_rep:grads[t].append(Variable(rep_variable[0].grad.data.clone

月亮不知道·2022-12-27 18:22

【深度学习】（二）反向传播+tensor原理+w.data&w.grad&w.grad.data&w.grad.item()区别+练习

目录BackPropagation1、回顾线性模型2、两层神经网络3、forward&backward4、tensor：1、w.data&w.grad&w.grad.data&w.grad.item()

Queen_sy·2022-12-27 18:20

pytorch练习之梯度下降

returnw*x;defcost(xs,ys):cost=0forx,yinzip(xs,ys):cost+=(w*x-y)**2returncost/len(xs)defgradient(xs,ys):grad

ekkoalex·2022-12-27 14:54

L04_利用反向传播来求梯度

importtorchx_data=[1,2,3]y_data=[2,4,6]w=torch.Tensor([1.0])w.requires_grad=Truedefforward(x):returnw

槿年的槿年·2022-12-27 11:06

loss.backward(),scheduler(), optimizer.step()的作用

在用pytorch训练模型时（pytorch1.1及以上版本），通常会在遍历epochs的过程中依次用到optimizer.zero_grad(),loss.backward()和optimizer.step

脱坑diary·2022-12-27 10:32

pytorch中with torch.no_grad():

1.关于with2.关于withtorch.no_grad():（1）使用withtorch.no_grad():（2）不使用withtorch.no_grad():1.关于withwith是python

R-G-B·2022-12-27 07:40

torch.nn.utils.clip_grad_norm_

），那么最简单粗暴的方法，设定阈值，当梯度小于阈值时，更新的梯度为阈值（梯度裁剪解决的是梯度消失或梯度爆炸问题，即设定阈值），如下图所示:解决梯度爆炸问题的方法torch.nn.utils.clip_grad_norm

big_matster·2022-12-27 06:50

NotFoundError: No Output(X@GRAD) found for BatchNormGrad operator.

()这个地方，内容如下----------------------ErrorMessageSummary:----------------------NotFoundError:NoOutput(X@GRAD

欧阳罢笔·2022-12-26 21:56

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

文章目录问题描述原因解决方法问题描述在重新加入模型，再训练的时候出现了如下问题：Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\Ghost_Demo\train.py",line200,intrain_loss,train_acc=train(model_ft,DEVICE,train_loader,optimizer,epoch,model_ema)File"D:\G

AI浩·2022-12-26 21:24

[可解释机器学习]Task04：[算法]GradCAM

本文分为两部分：算法讲解+论文精读一、GradCAM深度学习可解释性分析论文：Grad-CAM:VisualExplanationsFromDeepNetworksviaGradient-BasedLocalization

pink_storm·2022-12-26 09:03

[可解释学习]Tasko5:【代码实战】CAM、Captum

使用torch-cam工具包、pytorch-grad-cam工具包，在单张图像、视频文件、摄像头实时画面上绘制CAM热力图，观察神经网络预测指定类别的

pink_storm·2022-12-26 09:03

ValueError: Shapes (2, 1, 10, 100) and () are incompatible

将文件38行grad=tf.concat(0,grads)改为grad=tf.concat(grads,0)即可

半日闲12138·2022-12-25 20:14

3-32，3-33Pytorch与autograd中的几个重要概念

staticmethoddefforward(ctx,w,x,b):#y=w*x+bctx.save_for_backward(w,x,b)returnw*x+b@staticmethoddefbackward(ctx,grad_out

白色蜻蜓蜓·2022-12-25 15:02

pytorch中model.train()，model.eval() 和 torch.no_grad()的区别

model.train()model.train()的作用是启用BatchNormalization和Dropout。如果模型中有BN层或Dropout层，model.train()是保证训练时BN层能够用到每一批数据的均值和方差，对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。注：model.traian()放置位置model.train()#错误的位置for

Fighting_1997·2022-12-25 15:59

pytorch每日一学13(torch.spares_coo_tensor())创建稀疏矩阵

第13个方法torch.spares_coo_tensor(indices,values,siez=None,*,dtype=None,requires_grad=False)->Tensor此方法的意思是创建一个

Fluid_ray·2022-12-25 09:37

MMCV——build_norm_layer

layerargs：实例化标准化层需要的参数；requires_grad：optional，bool类型，是否停止梯度更新；num_feat

倔强一撮毛·2022-12-25 03:27

Lime算法总结--可解释性机器学习算法总结

一.引言前面我们进行了CAM、GRAD-CAM算法的介绍，本文我们继续介绍一种算法:Lime（LocalInterpretableModel-AgnosticExplanations）二.算法介绍Lime

南京比高IT·2022-12-24 14:51

四、GradCAM可解释性分析——可解释性机器学习（DataWhale组队学习）

目录CAM算法回顾CAM算法流程CAM算法的精妙之处CAM算法的缺点GradCAMGrad-CAM算法的优点：Grad-CAM算法的缺点：Grad-CAM算法的改进Grad-CAM++算法Score-CAM

卡拉比丘流形·2022-12-24 14:07

output_gradients 在 tf.GradientTape()中的作用

tf.keras.optimizers.Optimizer拥有methodminimize()minimize(loss,var_list,grad_loss=None,name=None,tape=None

纯洁的小火车·2022-12-23 19:50

GradientTape

([[1.0]])withtf.GradientTape()astape:#命名成tape loss=w*wgrad=tape.gradient(loss,w)#求解梯度,dloss/dwprint(grad

kimyu_·2022-12-23 19:18

论文笔记：Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization

一、这篇论文解决什么问题模型的可解释性：类别判别性（class-discriminative）：不同类别画出来的区域不一样高分辨率（highresolution）：最好是和原图一样，可以找到细粒度的信息，从像素级别可以知道到底是哪部分使得网络预测出相应的类别与人类直觉一致CAM的局限性：必须有GAP层，所以得修改模型结构，换来了可解释性的同时牺牲了精度必须有GAP层，修改了模型结构后，需要重新训练

foreverbeginnerz·2022-12-23 18:00

可解释机器学习 Task04 - GradCAM深度学习可解释性分析

可解释机器学习Task04-GradCAM深度学习可解释性分析一、GradCAM算法简介1.算法流程2.算法拓展3.算法优点4.算法缺点二、Grad-CAM++1.解决问题三、ScoreCAM1.解决问题四

T4neYours·2022-12-23 06:28

schedule_1x.py 代码注释

指定训练参数optimizer=dict(type='SGD',#用的SGDlr=0.02,#学习率momentum=0.9,weight_decay=0.)optimizer_config=dict(grad_clip

壹万1w·2022-12-22 23:35

【问题解决】同一机器上Flask部署TensorRT报错记录

1.报错：UserWarning:volatilewasremovedandnowhasnoeffect.Use`withtorch.no_grad():`instead.image=Variable(

ifsun-·2022-12-22 23:31

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