🌟Pytorch之Variable_.grad属性🤔
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2025-03-26 19:13:37
摘要 在深度学习框架PyTorch中，`Variable_ grad` 是一个非常重要的属性，它记录了张量在反向传播过程中计算得到的梯度值。简单来说，就是模型
在深度学习框架PyTorch中，`Variable_.grad` 是一个非常重要的属性，它记录了张量在反向传播过程中计算得到的梯度值。简单来说，就是模型训练时用来更新参数的关键数据！💻
首先，我们需要明确的是，只有当 `.requires_grad=True` 时，张量才会跟踪其计算历史并存储梯度信息。当我们执行 `loss.backward()` 后，`.grad` 就会自动填充对应的梯度值。🔥
举个例子：假设我们有一个简单的线性回归模型，通过多次迭代训练后，`.grad` 属性可以帮助我们精确调整权重和偏置，从而最小化损失函数。🔍
值得注意的是，`.grad` 的值会在每次调用 `optimizer.step()` 和 `optimizer.zero_grad()` 后被清空或重置，因此需要重新执行前向传播和反向传播来获取新的梯度值。🔄
掌握好 `.grad` 属性的使用，可以更高效地优化模型性能，让你的AI项目事半功倍！🚀✨
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