0324——网络训练大事记

1.why we clear gradient in optimizer && step's meaning
import torch.optim as optim

# 创建optimizer，需要传入参数和learning rate
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 清除梯度
optimizer.zero_grad()  
output = net(input)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()    # optimizer会自动帮我们更新参数

注意：即使使用optimizer，我们也需要清零梯度。但是我们不需要一个个的清除，而是用optimizer.zero_grad()一次清除所有。