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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代PyTorch中在反向傳播前為什么要手動(dòng)將梯度清零？
PyTorch中在反向傳播前為什么要手動(dòng)將梯度清零？
2023-03-22
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在使用PyTorch進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，我們通常需要手動(dòng)將梯度清零。這是因?yàn)?a href='/map/pytorch/' style='color:#000;font-size:inherit;'>PyTorch中的自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制（Autograd）會(huì)自動(dòng)計(jì)算每個(gè)張量的梯度，并將其累加到張量的.grad屬性中。如果不手動(dòng)將梯度清零，那么每次反向傳播時(shí)，梯度會(huì)被累加到之前的梯度上，導(dǎo)致最終的梯度與期望值不一致。

下面我們將從以下幾個(gè)方面來介紹為什么需要手動(dòng)將梯度清零：

1. 梯度累加

在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，通常采用批量隨機(jī)梯度下降法（SGD）或者Adam等優(yōu)化算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行更新。在每個(gè)batch內(nèi)，我們會(huì)將多個(gè)樣本通過模型進(jìn)行前向傳播得到預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算出損失函數(shù)值，然后通過反向傳播計(jì)算出每個(gè)參數(shù)的梯度并更新參數(shù)。當(dāng)多個(gè)batch的數(shù)據(jù)經(jīng)過前向傳播和反向傳播之后，每個(gè)參數(shù)的梯度會(huì)被累加起來。這種梯度累加的方式對(duì)于訓(xùn)練大型模型非常有用，可以有效地提升模型的性能。

但是，在每個(gè)batch之間，如果不手動(dòng)將之前的梯度清零，那么累加下來的梯度會(huì)影響到當(dāng)前batch的參數(shù)更新，導(dǎo)致模型收斂速度變慢，甚至出現(xiàn)震蕩等問題。

2. 多次反向傳播

在某些模型中，我們需要進(jìn)行多次反向傳播，比如說GAN（生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）。在這種情況下，如果不手動(dòng)將梯度清零，那么每次反向傳播時(shí)，梯度會(huì)被累加到之前的梯度上，導(dǎo)致更新的參數(shù)偏差較大，使得訓(xùn)練效果不佳。

3. 內(nèi)存占用

由于PyTorch默認(rèn)情況下會(huì)將梯度保存在.grad屬性中，如果不手動(dòng)清零，那么這些梯度會(huì)一直占用內(nèi)存，使得程序的內(nèi)存占用增加。當(dāng)訓(xùn)練大型模型時(shí)，這種內(nèi)存泄漏問題會(huì)嚴(yán)重影響程序的運(yùn)行效率。

因此，我們需要手動(dòng)將梯度清零，以確保每次反向傳播時(shí)都是基于當(dāng)前batch的梯度計(jì)算，而不是基于之前batch的梯度計(jì)算。

手動(dòng)清零梯度的方法很簡(jiǎn)單，只需調(diào)用optimizer.zero_grad()即可。這個(gè)函數(shù)會(huì)將模型所有參數(shù)的.grad屬性設(shè)置為0。

總結(jié)：

在PyTorch中，手動(dòng)清零梯度是一個(gè)常見的操作。它能夠避免梯度累加、多次反向傳播和內(nèi)存占用等問題帶來的負(fù)面影響，從而保證模型的訓(xùn)練效果和程序的運(yùn)行效率。

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