optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()分别的用法和作用

https://blog.csdn.net/PanYHHH/article/details/107361827

一、

第一个是将梯度清零，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。（训练的时候要分为多个batch）

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。

二、

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。
三、

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。