PyTorch中在反向传播前要手动将梯度清零

最新推荐文章于 2025-06-13 10:13:24 发布

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原文链接：https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166

本文深入探讨了梯度累加这一深度学习训练技巧，详细解释了其工作原理及实现方式，展示了如何通过梯度累加有效提升模型训练效率，尤其是在显存受限的情况下，能够实现等效于增大batch size的效果，同时指出在应用该技巧时需调整学习率。

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这种模式可以让梯度玩出更多花样，比如说梯度累加（gradient accumulation）

传统的训练函数，一个batch是这么训练的：

for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
    # 1. input output
    images = images.cuda(non_blocking=True)
    target = torch.from_numpy(np.array(target)).float().cuda(non_blocking=True)
    outputs = model(images)
    loss = criterion(outputs,target)

    # 2. backward
    optimizer.zero_grad()   # reset gradient
    loss.backward()
    optimizer.step()

获取loss：输入图像和标签，通过infer计算得到预测值，计算损失函数；
optimizer.zero_grad() 清空过往梯度；
loss.backward() 反向传播，计算当前梯度；
optimizer.step() 根据梯度更新网络参数

简单的说就是进来一个batch的数据，计算一次梯度，更新一次网络

使用梯度累加是这么写的：

for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
    # 1. input output
    images = images.cuda(non_blocking=True)
    target = torch.from_numpy(np.array(target)).float().cuda(non_blocking=True)
    outputs = model(images)
    loss = criterion(outputs,target)

    # 2.1 loss regularization
    loss = loss/accumulation_steps   
    # 2.2 back propagation
    loss.backward()
    # 3. update parameters of net
    if((i+1)%accumulation_steps)==0:
        # optimizer the net
        optimizer.step()        # update parameters of net
        optimizer.zero_grad()   # reset gradient

获取loss：输入图像和标签，通过infer计算得到预测值，计算损失函数；
loss.backward() 反向传播，计算当前梯度；
多次循环步骤1-2，不清空梯度，使梯度累加在已有梯度上；
梯度累加了一定次数后，先optimizer.step() 根据累计的梯度更新网络参数，然后optimizer.zero_grad() 清空过往梯度，为下一波梯度累加做准备；

总结来说：梯度累加就是，每次获取1个batch的数据，计算1次梯度，梯度不清空，不断累加，累加一定次数后，根据累加的梯度更新网络参数，然后清空梯度，进行下一次循环。

一定条件下，batchsize越大训练效果越好，梯度累加则实现了batchsize的变相扩大，如果accumulation_steps为8，则batchsize ‘变相’ 扩大了8倍，这是解决显存受限的一个不错的trick，使用时需要注意，学习率也要适当放大。

作者：Pascal
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来源：知乎
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