Pytorch optimizer.step() 和loss.backward()和scheduler.step()的关系与区别 （Pytorch 代码讲解）

最新推荐文章于 2025-09-05 14:49:54 发布
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Pytorch backward() 笔记
qq_38642635的博客
08-06 906
创建和训练神经网络包括以下基本步骤: 定义网络结构 使用输入数据在网络上正向传播--forward() 计算loss 反向传播以计算每个权重的梯度--backward()，计算出的梯度会存在每一个参数的tensor内部 使用学习率更新权重--optimizer.step() 第1,2,3步都已经了解，这里记录一下第4步的原理和pytorch中的实现，方便回忆。 原理 反向传播其实就是链式求导法则的另一个名字。在训练时，用给定的输入计算出输出，然后和标准比较计算出loss。然后用loss...
Pytorch网络训练流程的作用原理：源码分析optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()
呆呆象呆呆的博客
08-25 3902
常见参数训练流程的作用原理 1 总述 在用pytorch训练模型时，通常会在循环epoch的过程中，不断循环遍历所有训练数据集。 依次用到optimizer.zero_grad()，loss.backward()和optimizer.step()三个函数，如下所示： model = MyModel() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9
（转载笔记）loss.backward()与optimizer.step()的作用
又菜又爱玩
09-02 782
loss和optimizer
PyTorch优化器详解：zero_grad()、loss.backward()、step() 的妙用
AI_dataloads的博客
09-21 8332
在深度学习和机器学习领域中，"optimizer"（优化器）是指一种用于优化模型参数以最小化损失函数的算法或工具。优化器的主要任务是更新模型的权重或参数，使其逐渐收敛到损失函数的最小值或局部最小值，从而提高模型的性能。优化器在训练神经网络等机器学习模型时非常重要，因为模型参数的更新通常依赖于损失函数的梯度。这三行代码通常组成了深度学习模型训练的核心循环。在整个训练过程中，它们会被重复执行多次，模型的参数会根据损失函数的梯度逐渐调整，以最小化损失并提高模型性能。
【笔记】optimizer.step是更新梯度，backward是计算梯度
nyist_yangguang的博客
08-19 1246
backward是更新梯度，optimizer.step是根据梯度来更新参数
PyTorch训练循环详解：深入理解forward()、backward()和optimizer.step()
最新发布
vvilkin的学习备忘
09-05 1828
在深度学习领域，PyTorch已成为最受欢迎的框架之一，其动态计算图和直观的API设计使得模型开发和训练变得更加高效。本文将深入探讨PyTorch训练循环中的三个核心操作：forward()、backward()和optimizer.step()，帮助读者全面理解神经网络训练的底层机制。
Pytorch中的optimizer.zero_grad和loss和net.backward和optimizer.step的理解
Einstellung的博客
10-19 4879
引言 一般训练神经网络，总是逃不开optimizer.zero_grad之后是loss（后面有的时候还会写forward，看你网络怎么写了）之后是是net.backward之后是optimizer.step的这个过程。 real_a, real_b = batch[0].to(device), batch[1].to(device) fake_b = net_g(real_a) optimize...
pytorch学习笔记(1)-optimizer.step()和scheduler.step()
自动驾驶行业学习、交流
03-22 2750
optimizer.step()和scheduler.step()的区别 scheduler.step()衰减学习率 optimizer.step()进行梯度下降,反向传播 optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中，而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对，可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step()，模型才会更新，而...
loss.backward(),scheduler(), optimizer.step()的作用
weixin_44076140的博客
05-30 3083
model = MyModel() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9, weight_decay=1e-4) for epoch in range(1, epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): output= model(..
深度理解Pytorch中backward()
AI蜗牛车
06-17 2936
转自https://blog.csdn.net/douhaoexia/article/details/78821428接触pytorch很久了，也自认为对 backward 方法有一定了解，但看了这篇总结之后觉得自己先前真是所知甚少，下面就把这篇对backward方法的深刻总结分享给大家！关于backward()的一些理解1. requires_grad 的含义及标志位说...
loss.backward() 和optimizer.step()的关系及灵活运用
XDFLYQ的博客
12-10 1266
loss.backward() 和optimizer.step()的关系及灵活运用
15.初识Pytorch反向传播(Backward)与优化器(optimizer)SGD
对方正在输入中...
01-21 2307
之前我们已经提及如何使用数据，如何搭建网络，如何使用代价函数， 现在我们讲反向传播与优化器。 We have mentioned how to use the data, how to build the network, how to use the loss function, and now we talk about backpropagation and the optimizer. 为什么要使用反向传播？ Why we use backpropagation? 这是因为我们从网络架构
pytorch学习笔记——loss.backward()、optimizer.step()、scheduler.step()
phily123的博客
03-03 2499
loss.backward()进行反向传播求出梯度 optimizer进行参数管理与更新，所以optimizer放在backward后面用求出的梯度进行参数更行，记住step之前要进行optimizer.zero_grad()，否则用的梯度包含上一个batch的，相当于batch_size为之前的两倍，所以optimizer.step()是用在batch里的 scheduler.step()是用来更新学习率的，所以用在epoch里 参考资料： Pytorch optimizer.step() 和loss.b
backward几次就是计算梯度然后把梯度累加而已
qq_15821487的博客
10-28 1170
链接：https://www.zhihu.com/question/398425328/answer/1454276131 题主已经标明了是Torch，那么没区别，backward只是积累梯度而已，哪怕同一个loss，你backward两次，就是积累两倍梯度。要使用optimizer.step之后才会根据积累的梯度更新权重。至于梯度是怎么积累的，optimizer不会管。虽然其实和题目无关，但前面的答主们很嗨的研究多任务优化问题，还是很赞的。。。跑下面的程序，打印出来的梯度是一样的：import torch
【python学习】简述pytorch中optimizer.step()的用法
s1k9y9的博客
05-30 1706
参考： pytorch里面的Optimizer和optimizer.step()用法_wang xiang的博客-优快云博客_optimizer.step()用法参考官方文档链接当我们想指定每一层的学习率时：optim.SGD([{‘params’: model.base.parameters()},{‘params’: model.classifier.parameters(), ‘lr’: 1e-3}], lr=1e-2, momentum=0.9)这意味着model.base的参数将会使用1e-2
optimizer.step()代表什么意思
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百年孤独百年的博客
04-23 1万+
`optimizer.step()`是PyTorch中优化器对象的一个方法，用于更新模型的参数。在训练深度神经网络的过程中，我们需要通过反向传播算法计算每一个参数对损失函数的梯度，然后使用优化器更新参数，使得损失函数最小化。而`optimizer.step()`方法就是用于执行参数更新的。
optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step()的理解及使用
ywfwyht的博客
02-13 7491
这三个函数的作用是将梯度归零（optimizer.zero_grad()），然后反向传播计算得到每个参数的梯度值（loss.backward()），最后通过梯度下降执行一步参数更新（optimizer.step()）。简单的说就是进来一个batch的数据，先将梯度归零，计算一次梯度，更新一次网络。另外一种：将**optimizer.zero_grad()放在optimizer.step()**后面，即梯度累加。获取loss：输入图像和标签，通过infer计算得到预测值，计算损失函数；
optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() lr_scheduler.step()
05-09
这段代码是一个典型的 PyTorch 训练模型的流程。 首先，`optimizer.zero_grad()` 会将之前的梯度清零，以免梯度累积影响后续的训练。 然后，我们通过 `loss.backward()` 计算模型的梯度，这个梯度会传递到模型的...
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