理论学习：optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

本文主要是介绍理论学习：optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. optimizer.zero_grad():

   在开始一个新的迭代之前，需要清零累积的梯度。这是因为默认情况下，PyTorch在调用.backward()进行梯度计算时会累积梯度，而不是替换掉旧的梯度。如果不手动清零，那么梯度会从多个迭代中累积起来，导致错误的参数更新。optimizer.zero_grad()正是用来清除过往的梯度信息，确保每次迭代的梯度计算都是基于当前迭代的数据。

2. loss.backward():

   这一步是进行梯度计算的关键。loss.backward()根据损失函数的值计算每个参数的梯度，并将这些梯度存储在参数的.grad属性中。这个过程是通过反向传播算法实现的，它从损失函数开始，逆向通过网络，根据链式法则计算每个参数对于损失函数的梯度。

3. optimizer.step():

   最后一步是使用前两步计算得到的梯度来更新模型的参数。optimizer.step()会根据存储在参数.grad属性中的梯度值，以及优化器中定义的学习率等超参数，更新每个参数的值。这一步是实现模型学习和参数优化的核心。

这个过程在每个训练迭代中重复执行，通过逐步调整模型参数，最终目标是使得损失函数的值最小化，即模型在训练数据上的表现尽可能好。这三个步骤合在一起，构成了使用梯度下降法（或其变种）进行模型训练的基本框架。

损失函数与优化器之间的关系

• 梯度计算：损失函数的计算结果（即损失值）通过反向传播算法计算出对每个模型参数的梯度。这些梯度描述了在参数空间中，损失函数值减小的方向。
• 参数更新：优化器使用这些梯度来决定如何更新模型的参数，以期望在下一个训练步骤中降低损失函数的值。

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