optimizer.zero_grad(),loss.backward(),optimizer.step()的作用原理

目录

  • 前言
  • 一、optimizer.zero_grad()
  • 二、 loss.backward()
  • 三、optimizer.step()


前言

在用pytorch训练模型时,通常会在遍历epochs的过程中依次用到 optimizer.zero_grad(), loss.backward()optimizer.step() 三个函数,如下所示:

model = MyModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)

for epoch in range(1, epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        output= model(inputs)
        loss = criterion(output, labels)
        
        # compute gradient and do SGD step
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

总得来说,这三个函数的作用是先将梯度归零(optimizer.zero_grad()),然后反向传播计算得到每个参数的梯度(loss.backward()),最后通过梯度下降执行一步参数更新(optimizer.step())

接下来将通过源码分别理解这三个函数的具体实现过程。在此之前,先简要说明一下函数中常用到的参数变量:

param_groups: Optimizer类在实例化时会在构造函数中创建一个param_groups列表,列表中有num_groups个长度为6的param_group字典,包含了 [‘params’, ‘lr’, ‘momentum’, ‘dampening’, ‘weight_decay’, ‘nesterov’] 这6组键值对。

param_group[‘params’]: 由模型参数组成的列表,模型参数即为实例化Optimizer类时传入的model.parameters(),每个参数是一个torch.nn.parameter.Parameter对象。

一、optimizer.zero_grad()

代码如下(示例):

def zero_grad(self):
        r"""Clears the gradients of all optimized :class:`torch.Tensor` s."""
        for group in self.param_groups:
            for p in group['params']:
                if p.grad is not None:
                    p.grad.detach_()
                    p.grad.zero_()

optimizer.zero_grad()函数会遍历模型的所有参数,通过p.grad.detach_()方法截断反向传播的梯度流,再通过p.grad.zero_()函数将每个参数的梯度值设为0,即上一次的梯度记录被清空。

因为训练的过程通常使用mini-batch方法,调用backward()函数之前都要将梯度清零,因为如果梯度不清零,pytorch中会将上次计算的梯度和本次计算的梯度累加。

这样逻辑的好处是:当我们的硬件限制不能使用更大的bachsize时,使用多次计算较小的bachsize的梯度平均值来代替,更方便。

坏处当然是:每次都要清零梯度总结就是进来一个batch的数据,计算一次梯度,更新一次网络。

总结:

  1. 常规情况下,每个batch需要调用一次optimizer.zero_grad()函数,把参数的梯度清零;
  2. 也可以多个batch只调用一次optimizer.zero_grad()函数,这样相当于增大了batch_size。

二、 loss.backward()

PyTorch的反向传播(即tensor.backward())是通过autograd包来实现的,autograd包会根据tensor进行过的数学运算来自动计算其对应的梯度。

具体来说,torch.tensor是autograd包的基础类,如果你设置tensor的requires_grads为True,就会开始跟踪这个tensor上面的所有运算。如果你做完运算后使用tensor.backward(),所有的梯度就会自动运算,tensor的梯度将会累加到它的.grad属性里面去。因此,如果没有进行tensor.backward()的话,梯度值将会是None,因此loss.backward()要写在optimizer.step()之前。

三、optimizer.step()

以SGD为例,torch.optim.SGD().step()源码如下::

def step(self, closure=None):
        """Performs a single optimization step.

        Arguments:
            closure (callable, optional): A closure that reevaluates the model
                and returns the loss.
        """
        loss = None
        if closure is not None:
            loss = closure()

        for group in self.param_groups:
            weight_decay = group['weight_decay']
            momentum = group['momentum']
            dampening = group['dampening']
            nesterov = group['nesterov']

            for p in group['params']:
                if p.grad is None:
                    continue
                d_p = p.grad.data
                if weight_decay != 0:
                    d_p.add_(weight_decay, p.data)
                if momentum != 0:
                    param_state = self.state[p]
                    if 'momentum_buffer' not in param_state:
                        buf = param_state['momentum_buffer'] = torch.clone(d_p).detach()
                    else:
                        buf = param_state['momentum_buffer']
                        buf.mul_(momentum).add_(1 - dampening, d_p)
                    if nesterov:
                        d_p = d_p.add(momentum, buf)
                    else:
                        d_p = buf

                p.data.add_(-group['lr'], d_p)

        return loss

step()函数的作用是执行一次优化步骤,通过梯度下降法来更新参数的值。因为梯度下降是基于梯度的,所以 在执行optimizer.step()函数前应先执行loss.backward()函数来计算梯度。


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