Pytorch反向傳播中的細節-計算梯度時的默認累加操作

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Pytorch反向傳播計算梯度默認累加

今天學習pytorch實現簡單的線性回歸，發現瞭pytorch的反向傳播時計算梯度采用的累加機制， 於是百度來一下，好多博客都說瞭累加機制，但是好多都沒有說明這個累加機制到底會有啥影響， 所以我趁著自己練習的一個例子正好直觀的看一下以及如何解決：

pytorch實現線性回歸

先附上試驗代碼來感受一下：

torch.manual_seed(6)
lr = 0.01   # 學習率
result = []

# 創建訓練數據
x = torch.rand(20, 1) * 10
y = 2 * x + (5 + torch.randn(20, 1)) 

# 構建線性回歸函數
w = torch.randn((1), requires_grad=True)
b = torch.zeros((1), requires_grad=True)
# 這裡是迭代過程，為瞭看pytorch的反向傳播計算梯度的細節，我先迭代兩次
for iteration in range(2):

    # 前向傳播
    wx = torch.mul(w, x)
    y_pred = torch.add(wx, b)

    # 計算 MSE loss
    loss = (0.5 * (y - y_pred) ** 2).mean()
    
    # 反向傳播
    loss.backward()
    
    # 這裡看一下反向傳播計算的梯度
    print("w.grad:", w.grad)
    print("b.grad:", b.grad)
    
    # 更新參數
    b.data.sub_(lr * b.grad)
    w.data.sub_(lr * w.grad)

上面的代碼比較簡單，迭代瞭兩次， 看一下計算的梯度結果：

w.grad: tensor([-74.6261])
b.grad: tensor([-12.5532])
w.grad: tensor([-122.9075])
b.grad: tensor([-20.9364])

然後我稍微加兩行代碼， 就是在反向傳播上面，我手動添加梯度清零操作的代碼，再感受一下結果：

torch.manual_seed(6)
lr = 0.01
result = []
# 創建訓練數據
x = torch.rand(20, 1) * 10
#print(x)
y = 2 * x + (5 + torch.randn(20, 1)) 
#print(y)
# 構建線性回歸函數
w = torch.randn((1), requires_grad=True)
#print(w)
b = torch.zeros((1), requires_grad=True)
#print(b)
for iteration in range(2):
    # 前向傳播
    wx = torch.mul(w, x)
    y_pred = torch.add(wx, b)

    # 計算 MSE loss
    loss = (0.5 * (y - y_pred) ** 2).mean()
    
    # 由於pytorch反向傳播中，梯度是累加的，所以如果不想先前的梯度影響當前梯度的計算，需要手動清0
     if iteration > 0: 
        w.grad.data.zero_()
        b.grad.data.zero_()
    
    # 反向傳播
    loss.backward()
    
    # 看一下梯度
    print("w.grad:", w.grad)
    print("b.grad:", b.grad)
    
    # 更新參數
    b.data.sub_(lr * b.grad)
    w.data.sub_(lr * w.grad)

w.grad: tensor([-74.6261])
b.grad: tensor([-12.5532])
w.grad: tensor([-48.2813])
b.grad: tensor([-8.3831])

從上面可以發現，pytorch在反向傳播的時候，確實是默認累加上瞭上一次求的梯度， 如果不想讓上一次的梯度影響自己本次梯度計算的話，需要手動的清零。

但是， 如果不進行手動清零的話，會有什麼後果呢？ 我在這次線性回歸試驗中，遇到的後果就是loss值反復的震蕩不收斂。下面感受一下：

torch.manual_seed(6)
lr = 0.01
result = []
# 創建訓練數據
x = torch.rand(20, 1) * 10
#print(x)
y = 2 * x + (5 + torch.randn(20, 1)) 
#print(y)
# 構建線性回歸函數
w = torch.randn((1), requires_grad=True)
#print(w)
b = torch.zeros((1), requires_grad=True)
#print(b)

for iteration in range(1000):
    # 前向傳播
    wx = torch.mul(w, x)
    y_pred = torch.add(wx, b)

    # 計算 MSE loss
    loss = (0.5 * (y - y_pred) ** 2).mean()
#     print("iteration {}: loss {}".format(iteration, loss))
    result.append(loss)
    
    # 由於pytorch反向傳播中，梯度是累加的，所以如果不想先前的梯度影響當前梯度的計算，需要手動清0
    #if iteration > 0: 
    #    w.grad.data.zero_()
    #    b.grad.data.zero_()
  
    # 反向傳播
    loss.backward()
 
    # 更新參數
    b.data.sub_(lr * b.grad)
    w.data.sub_(lr * w.grad)
    
    if loss.data.numpy() < 1:
        break
   plt.plot(result)

上面的代碼中，我沒有進行手動清零，迭代1000次， 把每一次的loss放到來result中， 然後畫出圖像，感受一下結果：

沒有進行手動清零

接下來，我把手動清零的註釋打開，進行每次迭代之後的手動清零操作，得到的結果：

手動清零之後的操作

可以看到，這個才是理想中的反向傳播求導，然後更新參數後得到的loss值的變化。

總結

這次主要是記錄一下，pytorch在進行反向傳播計算梯度的時候的累加機制到底是什麼樣子？ 至於為什麼采用這種機制，我也搜瞭一下，大部分給出的結果是這樣子的：

但是如果不想累加的話，可以采用手動清零的方式，隻需要在每次迭代時加上即可

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

另外， 在搜索資料的時候，在一篇博客上看到兩個不錯的線性回歸時pytorch的計算圖在這裡借用一下：

前向傳播
反向傳播

以上為個人經驗，希望能給大傢一個參考，也希望大傢多多支持WalkonNet。

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