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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()

上述就是小编为大家分享的PyTorch中梯度反向传播的注意点是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

新闻标题：PyTorch中梯度反向传播的注意点是什么
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