归零模型梯度

在 PyTorch 中，optimizer.zero_grad() 是一个非常重要的方法，用于在每次反向传播之前清空（归零）模型的梯度。这行代码的作用是确保在每次更新模型参数之前，梯度不会被累加。下面详细解释这行代码的各个部分及其作用。

代码解析

optimizer.zero_grad(set_to_none=True)  # 清空梯度

1. optimizer.zero_grad()

• optimizer ：这是一个优化器实例，例如 torch.optim.Adam、torch.optim.SGD 等。优化器负责更新模型的参数。
• zero_grad() ：这是优化器的一个方法，用于清空（归零）模型的梯度。在 PyTorch 中，梯度是累积的，这意味着在每次调用 backward() 时，梯度会被累加而不是被覆盖。因此，在每次更新模型参数之前，必须清空之前的梯度，否则梯度会不断累积，导致错误的参数更新。

2. set_to_none=True

• set_to_none ：这是 zero_grad() 方法的一个参数，用于控制清空梯度的方式。
  • set_to_none=True ：将梯度设置为 None，而不是将梯度显式地设置为零。这种方式在某些情况下可以提高内存效率，因为它避免了显式地分配和清零梯度张量。
  • set_to_none=False（默认值）：将梯度显式地设置为零。这种方式会显式地分配和清零梯度张量，可能会占用更多的内存，但通常不会影响训练的性能。

3. 为什么需要清空梯度

在 PyTorch 中，梯度是累积的。这意味着在每次调用 backward() 时，梯度会被累加到现有的梯度值上。这种行为在某些情况下是有用的，例如在多任务学习中，可以将多个任务的梯度累加起来，然后一起更新模型参数。然而，在大多数标准的训练循环中，我们希望在每次更新模型参数之前清空之前的梯度，以避免梯度的错误累积。

4. 代码的作用

optimizer.zero_grad(set_to_none=True)  # 清空梯度

这行代码的作用是清空优化器中所有参数的梯度。通过设置 set_to_none=True，它将梯度设置为 None，而不是显式地将梯度清零。这种方式在某些情况下可以提高内存效率。

5. 使用场景

在典型的训练循环中，optimizer.zero_grad() 通常在每次前向传播之前调用，以确保梯度不会被错误地累积。例如：

for inputs, targets in dataloader:
    optimizer.zero_grad()  # 清空梯度
    outputs = model(inputs)  # 前向传播
    loss = loss_function(outputs, targets)  # 计算损失
    loss.backward()  # 反向传播
    optimizer.step()  # 更新参数

在这个循环中，optimizer.zero_grad() 确保在每次更新模型参数之前，梯度不会被累加。

总结

optimizer.zero_grad(set_to_none=True) 的作用是清空优化器中所有参数的梯度。通过设置 set_to_none=True，它将梯度设置为 None，而不是显式地将梯度清零。这种方式在某些情况下可以提高内存效率。清空梯度是训练循环中的一个重要步骤，确保每次更新模型参数时，梯度不会被错误地累积。