pytorch笔记 <三>

optimizer.zero_grad()

将梯度变为0，用于每个batch最开始，因为梯度在不同batch之间不是累加的，所以必须在每个batch开始的时候初始化累计梯度，重置为0.

for epoch in range(num_epoches):# 每个epoch

    for inputs,labels in dataloader:# 每个batch

        optimizer.zero_grad()# 初始化梯度

        outputs = model(inputs)# 正向

        _,pred = torch.max(outputs,1)

        loss = criterion(inputs,pred)# 计算loss

        #...

        loss.backward() # 反向

        optimizer.step()# 更新权重

torch.max()

在某个dim上返回最大的值以及在该dim上的索引，所以是返回两个值。

max(input, dim, keepdim=False, out=None)

>>> import torch

>>> a = torch.randn(3,3)

>>> print(torch.max(a,1))

(tensor([1.0404, 1.8460, 0.5961]), tensor([2, 1, 0]))

model(x)输出的是概率，要获得类别必须通过torch.max来获得，但是我们求loss的时候还是求网络输出概率与label的loss，因为我们的label是被one-hot编码的，所以这两者的loss才是有效的，因为交叉熵衡量的是两个概率分布之间的相似度。

optimizer.step() 以及 scheduler.step()

optimizer.step()用在每个batch内，当一个batch的数据计算完之后，通过optimizer.step()函数来完成权重的更新，而scheduler.step()用在每个epoch内，当一个epoch的数据运算完之后，调用一下这个函数，以此来决策是否更新我们的learning_rate超参等。

exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)

# 每隔step_size个epoch learning_rate变为原来的0.1

# 然后在一个epoch之后执行

exp_lr_scheduler.step()

巴特西

[Pytorch] pytorch笔记 <三>

pytorch笔记 <三>

optimizer.zero_grad()

torch.max()

optimizer.step() 以及 scheduler.step()

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