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optimizer.zero

optimizer.zero_grad,loss.backward,optimizer.step

  • 用法介绍
  • optimizer.zero_grad():
  • loss.backward():
  • optimizer.step():

用法介绍

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

简单的说就是进来一个batch的数据,先将梯度归零,计算一次梯度,更新一次网络。

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):inputs= inputs.to(device=device)labels= labels.to(device=device)# forwardoutput= model(inputs)loss = criterion(output, labels)# backwardoptimizer.zero_grad()loss.backward()# gardient descent or adam stepoptimizer.step()

另外一种:将optimizer.zero_grad() 放在 optimizer.step() 后面,即梯度累加。

  1. 获取loss:输入图像和标签,通过infer计算得到预测值,计算损失函数;
  2. loss.backward() 反向传播,计算当前梯度;
  3. 多次循环步骤1-2,不清空梯度,使梯度累加在已有梯度上;
  4. 梯度累加了一定次数后,先optimizer.step() 根据累计的梯度更新网络参数,然后optimizer.zero_grad() 清空过往梯度,为下一波梯度累加做准备;

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。

一定条件下,batchsize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,是我们这种乞丐实验室解决显存受限的一个不错的trick,使用时需要注意,学习率也要适当放大。
参考链接:

optimizer.zero_grad():

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(num_groups取决于你定义optimizer时传入了几组参数),每个param_group包含了 [‘params’, ‘lr’, ‘momentum’, ‘dampening’, ‘weight_decay’, ‘nesterov’] 这6组键值对。

param_group[‘params’]:由传入的模型参数组成的列表,即实例化Optimizer类时传入该group的参数,如果参数没有分组,则为整个模型的参数model.parameters(),每个参数是一个torch.nn.parameter.Parameter对象。

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,所以如果不将梯度清零的话,梯度会与上一个batch的数据相关,因此该函数要写在反向传播和梯度下降之前。

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。

更具体地说,损失函数loss是由模型的所有权重w经过一系列运算得到的,若某个w的requires_grads为True,则w的所有上层参数(后面层的权重w)的.grad_fn属性中就保存了对应的运算,然后在使用loss.backward()后,会一层层的反向传播计算每个w的梯度值,并保存到该w的.grad属性中。

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。

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 modeland returns the loss."""loss = Noneif 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:continued_p = p.grad.dataif 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 = bufp.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。

注意:optimizer只负责通过梯度下降进行优化,而不负责产生梯度,梯度是tensor.backward()方法产生的。

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