Pytorch实现将模型的所有参数的梯度清0

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())时，两者等效

如果想要把某一Variable的梯度置为0，只需用以下语句：

Variable.grad.data.zero_()

补充知识：PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？optimizer.zero_grad()的意义

optimizer.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：

optimizer.zero_grad()             ## 梯度清零
preds = model(inputs)             ## inference
loss = criterion(preds, targets)  ## 求解loss
loss.backward()                   ## 反向传播求解梯度
optimizer.step()                  ## 更新权重参数

1、由于pytorch的动态计算图，当我们使用loss.backward()和opimizer.step()进行梯度下降更新参数的时候，梯度并不会自动清零。并且这两个操作是独立操作。

2、backward()：反向传播求解梯度。

3、step()：更新权重参数。

基于以上几点，正好说明了pytorch的一个特点是每一步都是独立功能的操作，因此也就有需要梯度清零的说法，如若不显示的进 optimizer.zero_grad()这一步操作，backward()的时候就会累加梯度。

以上这篇Pytorch实现将模型的所有参数的梯度清0就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • pytorch获取模型某一层参数名及参数值方式

    1.Motivation: I wanna modify the value of some param; I wanna check the value of some param. The needed function: 2.state_dict() #generator type model.modules()#generator type named_parameters()#OrderDict type from torch import nn import torch #creat

  • 画pytorch模型图,以及参数计算的方法

    刚入pytorch的坑,代码还没看太懂.之前用keras用习惯了,第一次使用pytorch还有些不适应,希望广大老司机多多指教. 首先说说,我们如何可视化模型.在keras中就一句话,keras.summary(),或者plot_model(),就可以把模型展现的淋漓尽致. 但是pytorch中好像没有这样一个api让我们直观的看到模型的样子.但是有网友提供了一段代码,可以把模型画出来,对我来说简直就是如有神助啊. 话不多说,上代码吧. import torch from torch.autog

  • pytorch的梯度计算以及backward方法详解

    基础知识 tensors: tensor在pytorch里面是一个n维数组.我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图,从而能够计算梯度.在pytorch中一般叫做dynamic computation graph(DCG)--即动态计算图. import torch import numpy as np # 方式一 x = torch.randn(2,2, requires_grad=True) # 方式二 x = torch.autograd.Variabl

  • Pytorch中实现只导入部分模型参数的方式

    我们在做迁移学习,或者在分割,检测等任务想使用预训练好的模型,同时又有自己修改之后的结构,使得模型文件保存的参数,有一部分是不需要的(don't expected).我们搭建的网络对保存文件来说,有一部分参数也是没有的(missed).如果依旧使用torch.load(model.state_dict())的办法,就会出现 xxx expected,xxx missed类似的错误.那么在这种情况下,该如何导入模型呢? 好在Pytorch中的模型参数使用字典保存的,键是参数的名称,值是参数的具体数

  • 对pytorch中的梯度更新方法详解

    背景 使用pytorch时,有一个yolov3的bug,我认为涉及到学习率的调整.收集到tencent yolov3和mxnet开源的yolov3,两个优化器中的学习率设置不一样,而且使用GPU数目和batch的更新也不太一样.据此,我简单的了解了下pytorch的权重梯度的更新策略,看看能否一窥究竟. 对代码说明 共三个实验,分布写在代码中的(一)(二)(三)三个地方.运行实验时注释掉其他两个 实验及其结果 实验(三): 不使用zero_grad()时,grad累加在一起,官网是使用accum

  • Pytorch实现将模型的所有参数的梯度清0

    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())时,两者等效 如果想要把某一Variable的梯度置为0,只需用以下语句: Variable.grad.data.zero_() 补充知识:PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零?optimizer.zero_grad()的意义 optimizer.zero_grad()意思

  • PyTorch搭建多项式回归模型（三）

    PyTorch搭建多项式回归模型（三）

    PyTorch基础入门三:PyTorch搭建多项式回归模型 1)理论简介 对于一般的线性回归模型,由于该函数拟合出来的是一条直线,所以精度欠佳,我们可以考虑多项式回归来拟合更多的模型.所谓多项式回归,其本质也是线性回归.也就是说,我们采取的方法是,提高每个属性的次数来增加维度数.比如,请看下面这样的例子: 如果我们想要拟合方程: 对于输入变量和输出值,我们只需要增加其平方项.三次方项系数即可.所以,我们可以设置如下参数方程: 可以看到,上述方程与线性回归方程并没有本质区别.所以我们可以采用线性回

  • Pytorch反向求导更新网络参数的方法

    方法一:手动计算变量的梯度,然后更新梯度 import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(torch.FloatTensor([1,2,3]),requires_grad = True) # 定义输出 d = torch.mean(w1) # 反向求导 d.backward() # 定义学习率等参数 lr = 0.001 # 手动更新参数 w1.data.zero_() # BP求导更新参数之前,需先对导

  • 关于pytorch中网络loss传播和参数更新的理解

    相比于2018年,在ICLR2019提交论文中,提及不同框架的论文数量发生了极大变化,网友发现,提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇,keras从42提升到56,但是pytorch的数量从87篇提升到了252篇. TensorFlow: 228--->266 Keras: 42--->56 Pytorch: 87--->252 在使用pytorch中,自己有一些思考,如下: 1. loss计算和反向传播 import torch.nn as nn

  • pytorch 实现打印模型的参数值

    对于简单的网络 例如全连接层Linear 可以使用以下方法打印linear层: fc = nn.Linear(3, 5) params = list(fc.named_parameters()) print(params.__len__()) print(params[0]) print(params[1]) 输出如下: 由于Linear默认是偏置bias的,所有参数列表的长度是2.第一个存的是全连接矩阵,第二个存的是偏置. 对于稍微复杂的网络 例如MLP mlp = nn.Sequential

  • pytorch如何获得模型的计算量和参数量

    pytorch如何获得模型的计算量和参数量

    方法1 自带 pytorch自带方法,计算模型参数总量 total = sum([param.nelement() for param in model.parameters()]) print("Number of parameter: %.2fM" % (total/1e6)) 或者 total = sum(p.numel() for p in model.parameters()) print("Total params: %.2fM" % (total/1e

  • pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题

    pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑 修改部分层,仍然调用之前的模型参数. resnet = resnet50(pretrained=False) resnet.load_state_dict(torch.load(args.predir)) res_conv31 = Bottleneck_dilated(1024, 256,dilated_rate = 2) print("---------------------",res_conv31) print("---

  • PyTorch深度学习模型的保存和加载流程详解

    PyTorch深度学习模型的保存和加载流程详解

    一.模型参数的保存和加载 torch.save(module.state_dict(), path):使用module.state_dict()函数获取各层已经训练好的参数和缓冲区,然后将参数和缓冲区保存到path所指定的文件存放路径(常用文件格式为.pt..pth或.pkl). torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict):从state_dict中加载参数和缓冲区到Module及其子类中 . torch.nn.Module.state_dict()函数

随机推荐