本文主要是介绍复现NAS with RL时pytorch的相关问题，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！
optimizer.zero_grad()是什么？
optimizer.zero_grad()是PyTorch中的一个操作，它用于清零所有被优化变量（通常是模型的参数）的梯度。
在PyTorch中，当你计算某个张量的梯度时（比如通过调用.backward()函数），这个梯度会被累积到.grad属性中，而不是被替换掉。这意味着，每次计算梯度，新的梯度值会被加上旧的梯度值。
如果在反向传播前不将梯度清零，那么梯度值将会在每次.backward()传播时不断累积，这往往不是我们希望看到的。为了确保正确的计算，我们需要在每次进行权重更新之前，用optimizer.zero_grad()将梯度信息清零。
以下是一个例子，用于更好地展示optimizer.zero_grad()的作用。考虑一个简单的线性模型：
model = nn.Linear(2, 2)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)# 第一次反向传播
loss1 = model(torch.randn(1, 2)).sum()
loss1.backward()
print(model.weight.grad) # 输出：tensor([[ 0.1734, -0.3710], ...])
optimizer.step() # 更新权重# 第二次反向传播，没有清空梯度
loss2 = model(torch.randn(1, 2)).sum()
loss2.backward()
print(model.weight.grad) # 输出：tensor([[ 0.2811, -0.5524], ...])
optimizer.step()# 这一次我们清空了梯度
optimizer.zero_grad()
loss3 = model(torch.randn(1, 2)).sum()
loss3.backward()
print(model.weight.grad) # 输出：tensor([[ 0.1077, -0.1814], ...])
optimizer.step()
可以看到，如果不使用optimizer.zero_grad()，得到的梯度值是累积的结果，这在大多数优化场景中是不正确的。而使用了optimizer.zero_grad()后，每次计算后得到的是当前情况下的准确梯度。
所有优化器都实现了一个step()方法，用于更新参数：optimizer.step()
这是大多数优化器支持的简化版本。一旦使用backward()计算出梯度，就可以调用该函数。
这篇关于复现NAS with RL时pytorch的相关问题的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
