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首頁大數(shù)據(jù)時代PyTorch中在反向傳播前為什么要手動將梯度清零？
PyTorch中在反向傳播前為什么要手動將梯度清零？
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，我們通常需要手動將梯度清零。這是因?yàn)?a href='/map/pytorch/' style='color:#000;font-size:inherit;'>PyTorch中的自動求導(dǎo)機(jī)制（Autograd）會自動計算每個張量的梯度，并將其累加到張量的.grad屬性中。如果不手動將梯度清零，那么每次反向傳播時，梯度會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方面來介紹為什么需要手動將梯度清零：

1. 梯度累加

在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時，通常采用批量隨機(jī)梯度下降法（SGD）或者Adam等優(yōu)化算法對模型參數(shù)進(jìn)行更新。在每個batch內(nèi)，我們會將多個樣本通過模型進(jìn)行前向傳播得到預(yù)測結(jié)果，計算出損失函數(shù)值，然后通過反向傳播計算出每個參數(shù)的梯度并更新參數(shù)。當(dāng)多個batch的數(shù)據(jù)經(jīng)過前向傳播和反向傳播之后，每個參數(shù)的梯度會被累加起來。這種梯度累加的方式對于訓(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batch之間，如果不手動將之前的梯度清零，那么累加下來的梯度會影響到當(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（生成式對抗網(wǎng)絡(luò)）。在這種情況下，如果不手動將梯度清零，那么每次反向傳播時，梯度會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)情況下會將梯度保存在.grad屬性中，如果不手動清零，那么這些梯度會一直占用內(nèi)存，使得程序的內(nèi)存占用增加。當(dāng)訓(xùn)練大型模型時，這種內(nèi)存泄漏問題會嚴(yán)重影響程序的運(yùn)行效率。

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

手動清零梯度的方法很簡單，只需調(diào)用optimizer.zero_grad()即可。這個函數(shù)會將模型所有參數(shù)的.grad屬性設(shè)置為0。

總結(jié)：

在PyTorch中，手動清零梯度是一個常見的操作。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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