为什么pytorch训练模型时会出现梯度为0的情况

最新推荐文章于 2025-07-28 16:36:18 发布

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探讨了在深度学习中，使用PyTorch框架进行前向传播时，确保所有requires_grad=True的变量在同一设备上的重要性。通过实例分析，解释了不当操作导致梯度丢失的问题及解决方案。

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所有前向传播时用到的requires_grad=True的变量必须在同一设备上，所有的变量必须以变量的形式存在，之前我遇到一种情况是我把lstm的输出结果的data取出来参与后面的运算，结果lstm中涉及的所有变量的梯度都是0(None)

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14 条评论

初，梦 2023.06.16
博主你好，我得情况是这样的，我有一个模型A和模型B，将模型A的结果输出到模型B，然后计算损失更新模型A，模型B的参数不更新，我检查了所有变量都在CUDA上，但是模型A的梯度是0
- ren2966717445回复初，梦 2023.10.18
  请问你解决了吗
- Yangshengming_zZ回复初，梦 2023.06.27
  我也是这个问题你有解决吗

qq_39586977 2022.04.08
博主可以加个联系方式吗
- qq_39586977回复qq_39586977 2022.04.08
  [code=python] y_pred, state = model(x, state) # [32, 20] y_pred = G(y_pred) loss = loss_fn(y_pred, y) #loss.requires_grad_(True) optimizer.zero_grad() loss.backward() #nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=10, norm_type=2) optimizer.step() [/code]
- qq_39586977回复qq_39586977 2022.04.08
  博主，我的情况是这样，我需要在另一台电脑上训练一个生成器网络，然后将生成器网络的参数迁移到我的电脑上，然后训练LSTM网络需要将LSTM的数据注入生成器得到loss，结果就是lstm中涉及的所有变量的梯度都是0(None)

Yee_Ko 2020.07.20
我也出现了这种情况，我把loss.item()拿出来做了处理之后，再变成tensor.cuda()，之后再反向传播，出现梯度为０。但博主，我这里不是已经将loss放到cuda上了吗，为啥还会出现这种情况呢？

XXEstrella 2020.07.11
您好，我目前也遇到了这样的问题，我想把gru的输出结果用于dnn网络的输入，但训练时gru的梯度一直为None，想问一下您这样的问题应该怎么解决？
- ren2966717445回复Yee_Ko 2023.10.18
  请问你解决了吗
- XXEstrella回复NLP&KGer 2020.07.23
  [reply]Hello_word5[/reply]太感谢博主了
- Yee_Ko回复XXEstrella 2020.07.20
  [reply]xxestrella[/reply]那怎么解决呀？求教！
- NLP&KGer回复XXEstrella 2020.07.13
  [reply]xxestrella[/reply]问题就出现在这里，你把gru的结果另存之后就相当于把模型移到上了CPU上，你后面的dnn是在GPU上，后面的损失和梯度反穿也是在GPU上进行，这样GPU上根本就没有你的gru的参数，所以不会为它们计算梯度
- XXEstrella回复NLP&KGer 2020.07.13
  [reply]Hello_word5[/reply]是的，我把gru的最后一步输出结果输出另存了之后再加上其他几个标量一起输入了dnn网络
- NLP&KGer回复XXEstrella 2020.07.11
  [reply]xxestrella[/reply]你有没有将中间结果另存到cpu啊？