Je lis la documentation de PyTorch et j'ai trouvé un exemple où ils écrivent gradients = torch.FloatTensor([0.1, 1.0, 0.0001]) y.backward(gradients) print(x.grad) où x était une variable initiale, à partir de laquelle y a été construit (un vecteur 3). La question est, quels sont les arguments 0,1,...
La méthode zero_grad()doit être appelée pendant la formation. Mais la documentation n'est pas très utile | zero_grad(self) | Sets gradients of all model parameters to zero. Pourquoi devons-nous appeler cette méthode?
Fermé. Cette question ne respecte pas les directives de Stack Overflow . Il n'accepte pas les réponses actuellement. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle soit pertinente pour Stack Overflow. Fermé il y a 4 jours . Améliorez cette question J'essaye de...
J'essaie d'écrire mon propre algorithme de renforcement de gradient. Je comprends qu'il existe des packages existants comme gbmet xgboost,mais je voulais comprendre comment l'algorithme fonctionne en écrivant le mien. J'utilise l' irisensemble de données et mon résultat est Sepal.Length(continu)....