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根据pytorch中backward()函数的计算,反馈网络参数时,梯度是累加而不是替换;但在每个batch中,不需要将两个batch的梯度混合并累加。所以这里需要为每个batch设置zero_grad。分类专栏:毕业材料准备、研究与生活文章标签:python pytorch 深度学...
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根据pytorch中backward()函数的计算,反馈网络参数时,梯度是累加而不是替换;但在每个batch中,不需要将两个batch的梯度混合并累加。所以这里需要为每个batch设置zero_grad。分类专栏:毕业材料准备、研究与生活文章标签:python pytorch 深度学...