Pytorch 为什么每一轮batch需要设置optimizer.zero_grad
2019-01-28 11:10
447 查看
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。相当于每个在开始时将grad置0.
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- 为什么上传文件的表单需要设置enctype="multipart/form-data"
- 为什么jdk的CLASSPATH环境变量需要设置rt.jar 和 tools.jar
- pytorch 需要定义多个网络模块
- pytorch clip_grad_norm
- 作者本人收不到c币为什么大家共享资源还要设置下载需要c币？
- 计算一下pytorch中Resnet34模型前传一次所需要的时间
- pytorch 设置多GPU
- python为什么需要reload(sys)后设置编码
- PyTorch笔记7-optimizer
- 实验说明为什么DataGuard需要设置force logging
- 关于为什么需要设置request.setCharacterEncoding以及适用范围问题
- 为什么网站URL需要设置为静态化
- 关于使用PyTorch设置多线程（threads）进行数据读取而导致GPU显存始终不释放的问题
- 重要说明为什么网站需要设置301转向附代码
- jdk6之前版本为什么需要设置classpath环境变量？为什么tomcat为什么不需要设置classpath环境变量？
- 为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例
- 汇编程序调用c函数为什么需要设置栈？
- IntelliJ IDEA之项目热部署设置，解决为什么修改jsp或html页面，需要重启服务才能生效！
- 【Pytorch Tutorial】 两个标志：requires_grad 和 volatile
- 谈谈深度学习中的 Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。 首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？ Batch 的选