Pytorch 为什么每一轮batch需要设置optimizer.zero_grad

最新推荐文章于 2025-07-30 18:07:40 发布
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#Pytorch #zero_grad #batch

本文解析了PyTorch中为何需要在每个batch前进行梯度清零，避免梯度累积带来的误差，同时探讨了不同清零策略对模型训练的影响。

优快云上有人写过原因，但是其实写得繁琐了。

根据pytorch中的backward()函数的计算，当网络参量进行反馈时，梯度是被积累的而不是被替换掉；但是在每一个batch时毫无疑问并不需要将两个batch的梯度混合起来累积，因此这里就需要每个batch设置一遍zero_grad 了。

其实这里还可以补充的一点是，如果不是每一个batch就清除掉原有的梯度，而是比如说两个batch再清除掉梯度，这是一种变相提高batch_size的方法，对于计算机硬件不行，但是batch_size可能需要设高的领域比较适合，比如目标检测模型的训练。

关于这一点可以参考：https://discuss.pytorch.org/t/why-do-we-need-to-set-the-gradients-manually-to-zero-in-pytorch/4903/3

关于backward()的计算可以参考：https://discuss.pytorch.org/t/how-to-use-the-backward-functions-for-multiple-losses/1826/5

 

torch代码解析 为什么要使用optimizer.zero_grad()
scut_salmon的博客
09-05 15万+
optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0. 在学习pytorch的时候注意到，对于每个batch大都执行了这样的操作： # zero the parameter gradients optimizer.zero_grad() # forward + backward + optim...
Pytorch中的optimizer.zero_grad和loss和net.backward和optimizer.step的理解
Einstellung的博客
10-19 4849
引言 一般训练神经网络，总是逃不开optimizer.zero_grad之后是loss（后面有的时候还会写forward，看你网络怎么写了）之后是是net.backward之后是optimizer.step的这个过程。 real_a, real_b = batch[0].to(device), batch[1].to(device) fake_b = net_g(real_a) optimize...
.zero_grad()的重要性
FaFa_Not_Flower的博客
10-17 1210
根据pytorch中的backward()函数的计算，当网络参量进行反馈时，梯度是被积累的而不是被替换掉；但是在每一个batch时毫无疑问并不需要将两个batch的梯度混合起来累积，因此这里就需要每个batch设置一遍zero_grad。如果不是每一个batch就清除掉原有的梯度，而是比如说两个batch再清除掉梯度，这是一种变相提高batch_size的方法，对于计算机硬件不行，但是batch_size可能需要设高的领域比较适合，比如目标检测模型的训练。不写.zero_grad()的代码结果。
python | numpy小记（八）：理解 NumPy 中的 `np.meshgrid`
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xzs1210652636的博客
07-30 1251
核心功能从一维的坐标轴向量生成二维（或多维）的坐标网格矩阵。主要目的：为矢量化计算服务，让你能够对整个网格上的所有点进行快速、高效的并行计算，避免使用慢速的Python循环。经典应用：计算二维/三维函数在网格上的值、生成数据用于绘制等高线图和三维表面图。注意事项：留意indexing参数 ('xy'vs'ij')，确保它符合你的计算或绘图需求。
python grad_PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法
weixin_42329733的博客
01-14 2458
废话不多说，直接上代码吧~model.zero_grad()optimizer.zero_grad()首先，这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0当optimizer = optim.Optimizer(net.parameters())时，二者等效，其中Optimizer可以是Adam、SGD等优化器def zero_grad(self):"""Sets gradients of all mod...
pytorch优化器: optim.SGD && optimizer.zero_grad()
ZwaterZ的博客
07-21 1636
在神经网络优化器中，主要为了优化我们的神经网络，使神经网络在我们的训练过程中快起来，节省时间。在pytorch中提供了torch.optim方法优化我们的神经网络，torch.optim是实现各种优化算法的包。最常用的方法都已经支持，接口很常规，所以以后也可以很容易地集成更复杂的方法。要使用torch.optim，你必须构造一个optimizer对象，这个对象能保存当前的参数状态并且基于计算梯度进行更新。...
训练五步走：前向传播、计算损失、清零梯度optimizer.zero_grad()、反向传播loss.backward()、更新参数optimizer.step()
qq_43629945的博客
06-29 2228
outputs = model(inputs)前向传播，model为实例化后的模型； loss = criterion(outputs, targets)计算损失，criterion为定义的损失函数； Pytorch自动求导机制会将梯度值累加，故要optimizer.zero_grad()清零，去掉以前的梯度值； loss.backward()反向传播，通过自动微分计算损失函数相对于模型参数的梯度； optimizer.step()根据计算出的梯度更新模型的参数。
为什么每计算一次batch,就需要调用一次optimizer.zero_grad()
qq_73462282的博客
08-07 301
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，使用时需要注意，学习率也要适当放大。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。更新1：关于BN是否有影响，BN的估算是在forward阶段就已经完成的，并不冲突。这种模式提供给用户更多的自由度，把梯度玩出花样，比如说。
（0_）Pytorch之optimizer.zero_grad()
木槿qwer的博客
11-26 9631
optimizer.zero_grad() 功能 梯度初始化为零，把loss关于weight的导数变成0 为什么每一轮batch都需要设置optimizer.zero_grad 根据pytorch中的backward()函数的计算，当网络参量进行反馈时，梯度是被积累的而不是被替换掉。 但是在每一个batch时毫无疑问并不需要将两个batch的梯度混合起来累积，因此这里就需要每个batch设置一遍zero_grad 了 每个batch必定执行的操作步骤 optimizer.zero_grad() # 梯度初始
【深度学习】如果在loss.backward()之前不使用optimizer.zero_grad()会发生什么事情
qq_46276946的博客
06-06 554
在使用optimizer.step()更新模型参数之前，我们需要使用optimizer.zero_grad()清除之前计算的梯度信息。这是因为PyTorch默认会累加梯度，如果不清除的话，会导致梯度信息累积，使得模型参数更新不准确。因此，我们需要在每次迭代之前手动将梯度清零，以确保每次更新的梯度都是当前样本的梯度。如果不将梯度清零会导致模型的accuracy断崖式的下降。
optimizer.zero_grad()
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Pytorch中的optimizer.zero_grad和loss和net.backward和optimizer.step的理解 引言 一般训练神经网络，总是逃不开optimizer.zero_grad之后是loss（后面有的时候还会写forward，看你网络怎么写了）之后是是net.backward之后是optimizer.step的这个过程。 上图为一个简单的梯度下降示意图。比如以SGD为例，是算一个batch计算一次梯度，然后进行一次梯度更新。这里梯度值就是对应偏导数的计算结果。显然，我们进
穷人的大显存——梯度累加
zqws1018的博客
11-15 1195
转载自知乎：PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？ - Pascal的回答 - 知乎 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 ...
优化器算法（Optimizer）
zhongzhh8的博客
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神经网络训练过程中用到的优化器简介（最主要是SGD）。 1、Batch Gradient Descent （BGD）批梯度下降 用整个训练集数据计算梯度，再一次性更新。以分类问题为例，就是每个epoch for i in range(nb_epochs): #每个epoch更新一次梯度 params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, p...
pytorch为什么非要用optmizer.zero_grad()
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不进行梯度清零 x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True) y = torch.pow(x, 3) print(x, y, x.grad) 此时我们假设x是模型输入，y是最终计算出来的loss。 x的值为2，loss为y=x的三次方为8 现在进行反向传播求导，此时y对x的导数为3乘以x的平方为12 y.backward() print(x.grad) 现在给输入赋新值3后再次反传求导(没有梯度清零)，此时y对x的导数为39（正确应为27），由于没有梯度.
为什么在反向传播前需要self.optimizer.zero_grad()
03-30
<think>嗯，用户问为什么在反向传播前需要调用self.optimizer.zero_grad()。我之前已经回答过Adam优化器的问题，现在这个问题是关于训练过程中梯度清零的。可能用户正在学习如何编写PyTorch的训练循环，遇到了这个常见的步骤，想了解其背后的原因。 首先，我需要回忆PyTorch的梯度管理机制。在PyTorch中，张量的梯度是会累积的，也就是说，每次调用.backward()时，梯度会加到原有的梯度上，而不是被替换。这样设计可能有其用途，比如在RNN中处理多个时间步时，可以累积多个步骤的梯度再更新。但大多数情况下，特别是标准的训练循环中，我们希望在每次参数更新前，梯度是当前批次的梯度，而不是之前批次的累积结果。因此，需要手动将梯度归零。 用户可能不理解为什么需要这一步，或者可能遇到过因为没有清零梯度导致模型不收敛的情况。所以需要解释梯度累积带来的问题，以及zero_grad()的作用。 另外，用户可能对PyTorch的自动求导机制不太熟悉，所以需要简要说明反向传播如何计算梯度，以及梯度是如何存储在张量的.grad属性中的。然后指出，如果不归零，下一次的梯度会与之前的梯度相加，导致更新步长错误，影响模型训练效果。 可能还需要举一个例子，比如两次迭代中，如果第一次的梯度没有清零，第二次的梯度就会加上第一次的，这样参数更新的方向就不正确，导致模型无法正确学习。同时，可以提到在某些情况下，如有意进行梯度累积（比如显存不足时处理更大的batch size），会故意不每次清零，而是累积几次梯度后再更新，并手动清零。但这是特殊情况，通常每次迭代都需要清零。 另外，可能需要对比其他框架，比如TensorFlow，是否有类似的操作，以帮助用户理解。但PyTorch的设计是显式管理梯度，而TensorFlow 2.x的GradientTape默认会每次自动释放资源，所以不需要手动清零，但PyTorch需要。 最后，总结zero_grad()的必要性，确保每次反向传播前梯度从零开始累积，避免历史梯度的影响，保证参数更新的正确性。</think>在PyTorch训练中，`self.optimizer.zero_grad()` 的作用是**清空模型参数的梯度缓存**。以下是详细解释： --- ### 1. **梯度累积机制** - PyTorch默认会**累积梯度**：每次调用 `loss.backward()` 时，计算出的梯度会**累加到参数当前的梯度值上**（而非覆盖）。 - 例如：若第一次反向传播后梯度为 $g_1$，第二次反向传播后梯度会变为 $g_1 + g_2$。 --- ### 2. **为什么必须清零梯度？** 如果不手动清零梯度： - **梯度会持续累积**：导致参数更新时使用了**多批次梯度的混合值**，而非当前批次的真实梯度。 - **参数更新错误**：例如： ```python # 错误示例：未清零梯度 for data in dataloader: output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() # 梯度累积到已有梯度上 optimizer.step() # 用累积梯度更新参数（错误！） ``` 此时，第二次迭代的参数更新会同时包含第一次和第二次的梯度，导致训练过程偏离预期。 --- ### 3. **清零梯度的意义** 通过 `optimizer.zero_grad()`： - **重置梯度为0**：确保每次 `loss.backward()` 计算的梯度仅来自**当前批次数据**。 - **保证参数更新的独立性**：每次优化器更新（`optimizer.step()`）仅基于当前批次的梯度信息。 --- ### 4. **梯度不清零的例外场景** 在**梯度累积策略**中，可能会故意不清零梯度： ```python # 梯度累积示例（每4个批次更新一次） accumulation_steps = 4 for i, data in enumerate(dataloader): output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() # 梯度累积 if (i+1) % accumulation_steps == 0: optimizer.step() # 更新参数 optimizer.zero_grad()# 清空累积的梯度 ``` - **应用场景**：显存不足时，通过累积多个小批次的梯度模拟大批量训练。 --- ### 5. **对比其他框架** | **框架** | **梯度管理方式** | |----------------|---------------------------------------------| | **PyTorch** | 需手动调用 `zero_grad()`（显式管理梯度） | | **TensorFlow** | 默认自动清零（通过 `tf.GradientTape` 控制作用域） | --- ### 总结表格 | **操作** | **作用** | **必要性** | |--------------------------|-------------------------------------------|----------------------------------------| | `optimizer.zero_grad()` | 清空历史梯度，避免梯度累积 | 默认必须（除非使用梯度累积策略） | | `loss.backward()` | 计算当前批次的梯度并累加 | 必须 | | `optimizer.step()` | 根据梯度更新参数 | 必须 | --- **常见错误**： 若忘记调用 `zero_grad()`，模型可能会因梯度混合导致： - 训练损失震荡不收敛 - 参数更新方向偏离真实梯度方向 **建议**： 在标准训练循环中，**始终在 `loss.backward()` 前调用 `optimizer.zero_grad()`**。
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