PyTorch中梯度反向传播的注意点是什么

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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()

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