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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進行深度學習模型訓練時，我們通常需要手動將梯度清零。這是因為PyTorch中的自動求導機制（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

在訓練深度學習模型時，通常采用批量隨機梯度下降法（SGD）或者Adam等優化算法對模型參數進行更新。在每個batch內，我們會將多個樣本通過模型進行前向傳播得到預測結果，計算出損失函數值，然后通過反向傳播計算出每個參數的梯度并更新參數。當多個batch的數據經過前向傳播和反向傳播之后，每個參數的梯度會被累加起來。這種梯度累加的方式對于訓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前batch的參數更新，導致模型收斂速度變慢，甚至出現震蕩等問題。

2. 多次反向傳播

在某些模型中，我們需要進行多次反向傳播，比如說GAN（生成式對抗網絡）。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，導致更新的參數偏差較大，使得訓練效果不佳。

3. 內存占用

由于PyTorch默認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存，使得程序的內存占用增加。當訓練大型模型時，這種內存泄漏問題會嚴重影響程序的運行效率。

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，只需調用optimizer.zero_grad()即可。這個函數會將模型所有參數的.grad屬性設置為0。

總結：

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、多次反向傳播和內存占用等問題帶來的負面影響，從而保證模型的訓練效果和程序的運行效率。

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