浅谈pytorch中为什么要用 zero_grad() 将梯度清零

pytorch中为什么要用 zero_grad() 将梯度清零

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。

optimizer.zero_grad()
output = net(input)
loss = loss_f(output, target)
loss.backward()

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

CSDN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这里

关于backward()的计算可以参考这里

补充：pytorch 踩坑笔记之w.grad.data.zero_()

在使用pytorch实现多项线性回归中，在grad更新时，每一次运算后都需要将上一次的梯度记录清空，运用如下方法:

w.grad.data.zero_()
b.grad.data.zero_()

但是，运行程序就会报如下错误：

报错，grad没有data这个属性，

原因是，在系统将w的grad值初始化为none，第一次求梯度计算是在none值上进行报错，自然会没有data属性

修改方法：添加一个判断语句，从第二次循环开始执行求导运算

for i in range(100):
    y_pred = multi_linear(x_train)
    loss = getloss(y_pred,y_train)
    if i != 0:
        w.grad.data.zero_()
        b.grad.data.zero_()
    loss.backward()
    w.data = w.data - 0.001 * w.grad.data
    b.data = b.data - 0.001 * b.grad.data

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 对pytorch中的梯度更新方法详解

    背景 使用pytorch时,有一个yolov3的bug,我认为涉及到学习率的调整.收集到tencent yolov3和mxnet开源的yolov3,两个优化器中的学习率设置不一样,而且使用GPU数目和batch的更新也不太一样.据此,我简单的了解了下pytorch的权重梯度的更新策略,看看能否一窥究竟. 对代码说明 共三个实验,分布写在代码中的(一)(二)(三)三个地方.运行实验时注释掉其他两个 实验及其结果 实验(三): 不使用zero_grad()时,grad累加在一起,官网是使用accum

  • PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法

    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 model parameters to zero.""

  • Pytorch实现将模型的所有参数的梯度清0

    有两种方式直接把模型的参数梯度设成0: model.zero_grad() optimizer.zero_grad()#当optimizer=optim.Optimizer(model.parameters())时,两者等效 如果想要把某一Variable的梯度置为0,只需用以下语句: Variable.grad.data.zero_() 补充知识:PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零?optimizer.zero_grad()的意义 optimizer.zero_grad()意思

  • pytorch损失反向传播后梯度为none的问题

    pytorch损失反向传播后梯度为none的问题

    错误代码:输出grad为none a = torch.ones((2, 2), requires_grad=True).to(device) b = a.sum() b.backward() print(a.grad) 由于.to(device)是一次操作,此时的a已经不是叶子节点了 修改后的代码为: a = torch.ones((2, 2), requires_grad=True) c = a.to(device) b = c.sum() b.backward() print(a.grad)

  • 浅谈pytorch中为什么要用 zero_grad() 将梯度清零

    浅谈pytorch中为什么要用 zero_grad() 将梯度清零

    pytorch中为什么要用 zero_grad() 将梯度清零 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. optimizer.zero_grad() output = net(input) loss = loss_f(output, target) los

  • 浅谈Pytorch中的torch.gather函数的含义

    pytorch中的gather函数 pytorch比tensorflow更加编程友好,所以准备用pytorch试着做最近要做的一些实验. 立个flag开始学习pytorch,新开一个分类整理学习pytorch中的一些踩到的泥坑. 今天刚开始接触,读了一下documentation,写一个一开始每太搞懂的函数gather b = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) print b index_1 = torch.LongTensor([[0,1],[2,0]]) ind

  • 浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

    正常来说backward( )函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿. 对标量自动求导 首先,如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有一个输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的. import torch from torch.autograd import Variable a = Variable(torch.Te

  • 浅谈pytorch中的BN层的注意事项

    最近修改一个代码的时候,当使用网络进行推理的时候,发现每次更改测试集的batch size大小竟然会导致推理结果不同,甚至产生错误结果,后来发现在网络中定义了BN层,BN层在训练过程中,会将一个Batch的中的数据转变成正太分布,在推理过程中使用训练过程中的参数对数据进行处理,然而网络并不知道你是在训练还是测试阶段,因此,需要手动的加上,需要在测试和训练阶段使用如下函数. model.train() or model.eval() BN类的定义见pytorch中文参考文档 补充知识:关于pyto

  • 浅谈PyTorch中in-place operation的含义

    in-place operation在pytorch中是指改变一个tensor的值的时候,不经过复制操作,而是直接在原来的内存上改变它的值.可以把它成为原地操作符. 在pytorch中经常加后缀"_"来代表原地in-place operation,比如说.add_() 或者.scatter().python里面的+=,*=也是in-place operation. 下面是正常的加操作,执行结束加操作之后x的值没有发生变化: import torch x=torch.rand(2) #t

  • 浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释

    在利用torch.max函数和F.Ssoftmax函数时,对应该设置什么维度,总是有点懵,遂总结一下: 首先看看二维tensor的函数的例子: import torch import torch.nn.functional as F input = torch.randn(3,4) print(input) tensor([[-0.5526, -0.0194, 2.1469, -0.2567], [-0.3337, -0.9229, 0.0376, -0.0801], [ 1.4721, 0.1

  • 浅谈pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思

    浅谈pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思

    看到代码里面有这个 1 class ResNeXt101(nn.Module): 2 def __init__(self): 3 super(ResNeXt101, self).__init__() 4 net = resnext101() # print(os.getcwd(), net) 5 net = list(net.children()) # net.children()得到resneXt 的表层网络 # for i, value in enumerate(net): # print(

  • 浅谈Pytorch中autograd的若干(踩坑)总结

    浅谈Pytorch中autograd的若干(踩坑)总结

    关于Variable和Tensor 旧版本的Pytorch中,Variable是对Tensor的一个封装:在Pytorch大于v0.4的版本后,Varible和Tensor合并了,意味着Tensor可以像旧版本的Variable那样运行,当然新版本中Variable封装仍旧可以用,但是对Varieble操作返回的将是一个Tensor. import torch as t from torch.autograd import Variable a = t.ones(3,requires_grad=

  • 浅谈pytorch中stack和cat的及to_tensor的坑

    初入计算机视觉遇到的一些坑 1.pytorch中转tensor x=np.random.randint(10,100,(10,10,10)) x=TF.to_tensor(x) print(x) 这个函数会对输入数据进行自动归一化,比如有时候我们需要将0-255的图片转为numpy类型的数据,则会自动转为0-1之间 2.stack和cat之间的差别 stack x=torch.randn((1,2,3)) y=torch.randn((1,2,3)) z=torch.stack((x,y))#默

  • 浅谈pytorch中的dropout的概率p

    最近需要训练一个模型,在优化模型时用了dropout函数,为了减少过拟合. 训练的时候用dropout,测试的时候不用dropout.刚开始以为p是保留神经元的比率,训练设置0.5,测试设置1,loss根本没减小过,全设置成1也是一样的效果,后来就考虑到是不是p设置错了. 上网一搜,果然是的!!!p的含义理解错了!不是保留的,而是不保留的! 具体的代码为: x2 = F.dropout(x1, p) x1是上一层网络的输出,p是需要删除的神经元的比例. 当p=0时,保留全部神经元更新.当p=1时

随机推荐