亲宝软件园·资讯

展开

pytorch梯度为none pytorch损失反向传播后梯度为none的问题

lczygogogo 人气:1
想了解pytorch损失反向传播后梯度为none的问题的相关内容吗,lczygogogo在本文为您仔细讲解pytorch梯度为none的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:pytorch,损失反向传播,梯度为none,下面大家一起来学习吧。

错误代码:输出grad为none

a = torch.ones((2, 2), requires_grad=True).to(device)
b = a.sum()
b.backward()
print(a.grad)

由于.to(device)是一次操作,此时的a已经不是叶子节点了

修改后的代码为:

a = torch.ones((2, 2), requires_grad=True)
c = a.to(device)

b = c.sum()
b.backward()
print(a.grad)

类似错误:

self.miu = torch.nn.Parameter(torch.ones(self.dimensional)) * 0.01

应该为

self.miu = torch.nn.Parameter(torch.ones(self.dimensional) * 0.01)

补充:pytorch梯度返回none的bug

pytorch1.4.0如果使用了view方法,reshape方法

tensor即使设置了requires_grad,反向传播之后, x返回没有grad梯度,为none

不知道其他版本有无此bug

补充:PyTorch中梯度反向传播的注意点

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()

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

加载全部内容

相关教程
猜你喜欢
用户评论