PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？
在 PyTorch 中进行神经网络训练时，我们通常会在每个训练迭代中手动清零梯度。这并非是强制性的，但却是非常重要的一个步骤，关乎到训练的正确性和效率。那么，究竟为什么要这么做呢？让我们来深入剖析一下。
想象一下你正在学习一门新技能，比如画画。你开始的时候是跟着老师一步步学的，每一步的动作你都会用心去模仿和调整。但是，如果你在学习画第二幅画的时候，没有把第一幅画的痕迹完全擦干净，那么第二幅画的线条就会叠加在第一幅上面，你很难准确地画出想要的效果。神经网络训练中的梯度清零，就类似于我们画画前擦干净画板的动作。
PyTorch 的自动求导机制：计算图与“累积”的特性
PyTorch 的强大之处在于其自动求导（autograd）引擎。当你定义一个模型并进行前向传播（forward pass）计算时，PyTorch 会默默地构建一个计算图。这个计算图记录了从输入到输出的每一个计算步骤以及它们之间的依赖关系。
当调用 `loss.backward()` 时，PyTorch 就会沿着这个计算图从损失函数开始，反向计算出每个可训练参数（权重和偏置）相对于损失的梯度。这些梯度指示了模型应该如何调整参数以减小损失。
然而，PyTorch 的 `backward()` 方法有一个默认的特性：它会将计算出的梯度“累积”到已经存在的梯度上，而不是完全覆盖它们。这意味着，如果你在一个迭代中计算了梯度，然后在下一个迭代中又计算了新的梯度而不清零，那么新的梯度就会加到旧的梯度上。
不清零梯度可能导致的严重问题
1. 梯度叠加与失真：
假设你在一个批次（batch）上计算了梯度，然后又在另一个批次上计算了梯度。如果不清零，第二个批次的梯度就会与第一个批次的梯度叠加。这会导致最终的梯度不再代表当前批次（或当前迭代）的真实信息，而是前几个批次的混合。
想象一下： 你在训练模型识别猫和狗。第一个批次全是猫，你计算了梯度。第二个批次全是狗，你又计算了梯度。如果不清零，狗的梯度就会加到猫的梯度上，这对于模型来说是混乱的信号。模型可能就不知道应该往哪个方向调整才能更好地识别狗。
2. 训练不稳定与收敛困难：
错误的梯度信息会导致模型参数的更新方向出现偏差，使得模型在训练过程中变得不稳定。它可能在损失曲线上随机跳跃，难以收敛到一个好的局部最优解，甚至会发散。
更形象的比喻： 你在爬山，目标是找到山顶（最低损失）。每次迈出一步（更新参数），都需要知道当前坡度（梯度）是往哪个方向最陡峭地下山。如果梯度是混乱的，你可能迈出的每一步都是错误的，甚至会朝着山崖走去，最终迷失在山中。
3. 影响批量归一化（Batch Normalization）等层：
像批量归一化这样的层在训练过程中会计算批次的均值和方差。如果梯度没有清零，之前的批次信息可能会影响到当前批次的计算，导致这些层的行为异常，进而影响整个模型的性能。
什么时候可以不手动清零？
有少数特殊情况，你可能不需要手动清零梯度：
梯度累积（Gradient Accumulation）： 有时候，为了模拟更大的批次大小，我们会在多个小批次上计算梯度，但不更新模型参数，而是将这些小批次的梯度累加起来。在这种情况下，我们就是故意不清零梯度，直到累积到一定数量的批次后才进行一次参数更新。但这是一种有目的性的操作，需要明确控制。
某些特定优化器或技术： 极少数情况下，某些高级优化器或研究中的特定技术可能会有自己的梯度管理方式，但对于大多数标准训练流程，清零梯度是必须的。
正确的使用方式：`optimizer.zero_grad()`
在 PyTorch 中，我们通常使用一个优化器（如 `torch.optim.Adam`、`torch.optim.SGD` 等）来管理模型参数的更新。这些优化器对象提供了一个 `zero_grad()` 方法，用于将模型中所有可训练参数的梯度清零。
典型的训练循环代码结构如下：
```python
假设 model 是你的神经网络模型，optimizer 是你的优化器，criterion 是损失函数
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, targets in dataloader:
1. 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
2. 清零梯度 在计算新梯度之前执行
optimizer.zero_grad()
3. 反向传播，计算梯度
loss.backward()
4. 更新模型参数
optimizer.step()
（可选）打印当前epoch的损失等信息
```
在这个循环中，`optimizer.zero_grad()` 放在 `loss.backward()` 之前，确保了每次反向传播计算出的梯度都是独立的，并且只与当前批次的数据相关。
总结一下：
在 PyTorch 中手动清零梯度，本质上是为了防止上一次迭代的梯度信息干扰本次迭代的计算。这是一种非常重要的实践，保证了：
梯度计算的纯净性： 每次计算的梯度都准确反映了当前批次数据的损失贡献。
训练的稳定性： 避免了错误的梯度叠加导致的参数更新偏差。
收敛的准确性： 帮助模型更好地学习并收敛到最优解。
想象一下你每天都要写一篇新的文章，但如果你不把写过的草稿处理掉，新写的内容就会和旧的混在一起，变得非常混乱。梯度清零就是这个“处理草稿”的动作，让你每次都能干净地开始。所以，牢记在反向传播之前调用 `optimizer.zero_grad()`，是 PyTorch 模型训练中最基础也最关键的步骤之一。
想象一下你正在学习一门新技能，比如画画。你开始的时候是跟着老师一步步学的，每一步的动作你都会用心去模仿和调整。但是，如果你在学习画第二幅画的时候，没有把第一幅画的痕迹完全擦干净，那么第二幅画的线条就会叠加在第一幅上面，你很难准确地画出想要的效果。神经网络训练中的梯度清零，就类似于我们画画前擦干净画板的动作。
PyTorch 的自动求导机制：计算图与“累积”的特性
PyTorch 的强大之处在于其自动求导（autograd）引擎。当你定义一个模型并进行前向传播（forward pass）计算时，PyTorch 会默默地构建一个计算图。这个计算图记录了从输入到输出的每一个计算步骤以及它们之间的依赖关系。
当调用 `loss.backward()` 时，PyTorch 就会沿着这个计算图从损失函数开始，反向计算出每个可训练参数（权重和偏置）相对于损失的梯度。这些梯度指示了模型应该如何调整参数以减小损失。
然而，PyTorch 的 `backward()` 方法有一个默认的特性：它会将计算出的梯度“累积”到已经存在的梯度上，而不是完全覆盖它们。这意味着，如果你在一个迭代中计算了梯度，然后在下一个迭代中又计算了新的梯度而不清零，那么新的梯度就会加到旧的梯度上。
不清零梯度可能导致的严重问题
1. 梯度叠加与失真：
假设你在一个批次（batch）上计算了梯度，然后又在另一个批次上计算了梯度。如果不清零，第二个批次的梯度就会与第一个批次的梯度叠加。这会导致最终的梯度不再代表当前批次（或当前迭代）的真实信息，而是前几个批次的混合。
想象一下： 你在训练模型识别猫和狗。第一个批次全是猫，你计算了梯度。第二个批次全是狗，你又计算了梯度。如果不清零，狗的梯度就会加到猫的梯度上，这对于模型来说是混乱的信号。模型可能就不知道应该往哪个方向调整才能更好地识别狗。
2. 训练不稳定与收敛困难：
错误的梯度信息会导致模型参数的更新方向出现偏差，使得模型在训练过程中变得不稳定。它可能在损失曲线上随机跳跃，难以收敛到一个好的局部最优解，甚至会发散。
更形象的比喻： 你在爬山，目标是找到山顶（最低损失）。每次迈出一步（更新参数），都需要知道当前坡度（梯度）是往哪个方向最陡峭地下山。如果梯度是混乱的，你可能迈出的每一步都是错误的，甚至会朝着山崖走去，最终迷失在山中。
3. 影响批量归一化（Batch Normalization）等层：
像批量归一化这样的层在训练过程中会计算批次的均值和方差。如果梯度没有清零，之前的批次信息可能会影响到当前批次的计算，导致这些层的行为异常，进而影响整个模型的性能。
什么时候可以不手动清零？
有少数特殊情况，你可能不需要手动清零梯度：
梯度累积（Gradient Accumulation）： 有时候，为了模拟更大的批次大小，我们会在多个小批次上计算梯度，但不更新模型参数，而是将这些小批次的梯度累加起来。在这种情况下，我们就是故意不清零梯度，直到累积到一定数量的批次后才进行一次参数更新。但这是一种有目的性的操作，需要明确控制。
某些特定优化器或技术： 极少数情况下，某些高级优化器或研究中的特定技术可能会有自己的梯度管理方式，但对于大多数标准训练流程，清零梯度是必须的。
正确的使用方式：`optimizer.zero_grad()`
在 PyTorch 中，我们通常使用一个优化器（如 `torch.optim.Adam`、`torch.optim.SGD` 等）来管理模型参数的更新。这些优化器对象提供了一个 `zero_grad()` 方法，用于将模型中所有可训练参数的梯度清零。
典型的训练循环代码结构如下：
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1. 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
2. 清零梯度 在计算新梯度之前执行
optimizer.zero_grad()
3. 反向传播，计算梯度
loss.backward()
4. 更新模型参数
optimizer.step()
（可选）打印当前epoch的损失等信息
```
在这个循环中，`optimizer.zero_grad()` 放在 `loss.backward()` 之前，确保了每次反向传播计算出的梯度都是独立的，并且只与当前批次的数据相关。
总结一下：
在 PyTorch 中手动清零梯度，本质上是为了防止上一次迭代的梯度信息干扰本次迭代的计算。这是一种非常重要的实践，保证了：
梯度计算的纯净性： 每次计算的梯度都准确反映了当前批次数据的损失贡献。
训练的稳定性： 避免了错误的梯度叠加导致的参数更新偏差。
收敛的准确性： 帮助模型更好地学习并收敛到最优解。
想象一下你每天都要写一篇新的文章，但如果你不把写过的草稿处理掉，新写的内容就会和旧的混在一起，变得非常混乱。梯度清零就是这个“处理草稿”的动作，让你每次都能干净地开始。所以，牢记在反向传播之前调用 `optimizer.zero_grad()`，是 PyTorch 模型训练中最基础也最关键的步骤之一。
网友意见
这种模式可以让梯度玩出更多花样，比如说梯度累加（gradient accumulation）
传统的训练函数，一个batch是这么训练的：
for i, (image, label) in enumerate(train_loader): # 1. input output pred = model(image) loss = criterion(pred, label) # 2. backward optimizer.zero_grad() # reset gradient loss.backward() optimizer.step() - 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；
- optimizer.zero_grad() 清空过往梯度；
- loss.backward() 反向传播，计算当前梯度；
- optimizer.step() 根据梯度更新网络参数
简单的说就是进来一个 batch 的数据，计算一次梯度，更新一次网络
使用梯度累加是这么写的：
for i,(image, label) in enumerate(train_loader): # 1. input output pred = model(image) loss = criterion(pred, label) # 2.1 loss regularization loss = loss / accumulation_steps # 2.2 back propagation loss.backward() # 3. update parameters of net if (i+1) % accumulation_steps == 0: # optimizer the net optimizer.step() # update parameters of net optimizer.zero_grad() # reset gradient - 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；
- loss.backward() 反向传播，计算当前梯度；
- 多次循环步骤 1-2，不清空梯度，使梯度累加在已有梯度上；
- 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。
更新1：关于BN是否有影响，之前有人是这么说的：
As far as I know, batch norm statistics get updated on each forward pass, so no problem if you don't do .backward() every time.
BN的估算是在forward阶段就已经完成的，并不冲突，只是accumulation_steps=8和真实的batchsize放大八倍相比，效果自然是差一些，毕竟八倍Batchsize的BN估算出来的均值和方差肯定更精准一些。
更新2：根据 @李韶华 的分享，可以适当调低BN自己的momentum参数
bn自己有个momentum参数：x_new_running = (1 - momentum) * x_running + momentum * x_new_observed. momentum越接近0，老的running stats记得越久，所以可以得到更长序列的统计信息
我简单看了下PyTorch 1.0的源码：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/162ad945902e8fc9420cbd0ed432252bd7de673a/torch/nn/modules/batchnorm.py#L24，BN类里面momentum这个属性默认为0.1，可以尝试调节下。
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