【知识】深度学习中，应该先zero_grad还是先backward？

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抛出问题

各大GPT的回答

ChatGPT-4o

ChatGPT-o3-mini-high

Kimi-长思考

Deepseek-R1

Grok3

Pytorch官方教程中

抛出问题

以下哪种方式是正确的？
方式一：

output = model(inputs)
loss = criterion(output, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

方式二：

output = model(inputs)
loss = criterion(output, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()

各大GPT的回答

ChatGPT-4o

最终答案：方式一

详细回答内容：

在深度学习中，使用优化器进行梯度更新时，optimizer.zero_grad()、loss.backward() 和 optimizer.step() 的调用顺序非常重要。我们来分析一下这两种方式：

正确的顺序：

方式一是正确的做法。

optimizer.zero_grad() 应该在 loss.backward() 之前调用，用来清除之前的梯度。否则，梯度会累积，导致错误的更新。
loss.backward() 用来计算当前的梯度。
optimizer.step() 会基于计算出的梯度来更新模型的参数。

为什么方式二不太合适？

在 方式二 中，optimizer.zero_grad() 被放在了梯度更新之后。这样会导致你在每次 backward() 和 step() 之前没有清理上一轮的梯度，而梯度计算是基于前一次的梯度累加的，可能导致梯度累加错误，因此会导致训练结果不符合预期。

总之，正确的顺序是：

清空梯度 (optimizer.zero_grad())
计算梯度 (loss.backward())
更新参数 (optimizer.step())

这就是常见的标准训练循环顺序。

ChatGPT-o3-mini-high

最终答案：方式一

详细回答内容：

方式一是正确的。

在深度学习的训练过程中，通常的步骤是：

前向传播：通过模型计算预测输出 (output = model(inputs))。
计算损失：使用损失函数计算预测输出与标签的差异 (loss = criterion(output, labels))。
梯度清零：每次开始反向传播之前，需要将梯度清零，以免梯度累加 (optimizer.zero_grad())。
反向传播：通过 loss.backward() 计算梯度。
优化步骤：通过 optimizer.step() 更新模型的参数。

在方式二中，optimizer.step() 被调用的位置不太符合常规做法。通常，optimizer.step() 应该在 loss.backward() 之后调用，梯度被计算出来之后进行参数更新，然后再进行 optimizer.zero_grad() 来清零梯度，以防止在下一个迭代中有累积的梯度。

因此，方式一 的顺序是标准和推荐的流程。

Kimi-长思考

最终答案：方式一和方式二都不正确。正确的做法是将 optimizer.zero_grad() 调用在 loss.backward() 之前。

分析两种训练方式的代码逻辑：

方式一：
output = model(inputs)
loss = criterion(output, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
问题所在：optimizer.zero_grad() 被调用在 loss.backward() 和 optimizer.step() 之间。

解析：

optimizer.zero_grad() 是为了清零梯度，防止梯度累加。

然而在方式一中，optimizer.zero_grad() 被调用在 loss.backward() 示例说明：假设模型梯度为 [1, 1]，zero_grad() 清零后梯度为 [0, 0]。但随即 loss.backward() 会重新计算梯度并覆盖为新的值。这会导致当前的梯度被清洗，但 backward() 又重新计算了梯度，所以更新时仍然使用正确的梯度。然而，这种方式容易让人误解梯度状态，有逻辑上的困惑。

方式二：
output = model(inputs)
loss = criterion(output, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
问题所在：optimizer.zero_grad() 被调用在 optimizer.step() 之后。

解析：

，loss.backward() 先计算梯度，optimizer.step() 使用这些梯度更新模型参数。

更新完成后，optimizer.zero_grad() 清零梯度，为下一个训练批次做好准备。

这种方式看似合理，但按照习惯和最佳实践，梯度清零通常应该在反向传播之前进行，以确保每次计算的梯度都是全新的，而方式二的做法会保留梯度直到下一次计算时才清零，这与常规理解相悖。

正确的梯度管理流程：

前向传播：计算模型的输出。

计算损失：基于输出和目标计算损失。

清零梯度：调用 optimizer.zero_grad()，确保梯度不会累积。

反向传播：调用 loss.backward() 计算梯度。

更新参数：调用 optimizer.step() 更新模型参数。

标准写法：
optimizer.zero_grad()
output = model(inputs)
loss = criterion(output, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
这样做的优点是可以确保每次反向传播前梯度被清零，避免梯度累加，同时流程清晰直观。

结论

经过详细分析和比较，正确的调用顺序应该是在反向传播之前清零梯度。因此，方式一和方式二都不是正确的，但根据最佳实践，梯度清零应放置在反向传播之前。用户提供的两种方式都不符合标准的梯度管理流程，而正确的做法是将 optimizer.zero_grad() 放在 loss.backward() 的前面，如标准写法所示。

正确的方式是：使用以下代码逻辑：
optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
output = model(inputs)
loss = criterion(output, labels)
loss.backward()       # 计算梯度
optimizer.step()      # 更新参数
最终答案：方式一和方式二都不正确。正确的做法是将 optimizer.zero_grad() 调用在 loss.backward() 之前。

Deepseek-R1

最终答案：方式一

详细回答内容：

在PyTorch训练过程中，正确的方式是方式一。以下是关键分析：

梯度清零的时机：
在反向传播（loss.backward()）之前，必须通过optimizer.zero_grad()清空梯度。否则，梯度会累积到之前的梯度值上，导致参数更新错误。方式一在反向传播前清零梯度，确保每次反向传播仅基于当前批次的数据计算梯度；而方式二在反向传播后才清零梯度，这可能导致梯度累积（如果在后续操作中未正确处理）。

标准流程的验证：
PyTorch官方文档和教程均采用方式一的顺序，即zero_grad() → backward() → step()。这是为了避免梯度累积的潜在风险，并确保每次参数更新仅依赖当前批次的梯度。

方式二的潜在问题：
虽然方式二在严格按循环执行时可能不会导致梯度累积（因每个批次最后清零梯度），但它违背了常规逻辑（梯度应在计算前初始化），且在复杂训练场景（如提前退出循环、异常处理）中更易出错。

正确代码结构（方式一）：
output = model(inputs)
loss = criterion(output, labels)
optimizer.zero_grad()  # 先清空梯度
loss.backward()        # 再计算当前批次梯度
optimizer.step()       # 最后更新参数
结论：方式一是正确的，因为它符合梯度管理的标准实践，确保每次参数更新仅依赖当前批次的梯度，避免了潜在的错误。

答案：方式一是正确的。

Grok3

最终答案：方式一

详细回答内容：

要回答“以下哪种方式是正确的？”这个问题，我们需要分析提供的两种训练神经网络的方式：方式一和方式二。这两种方式都涉及标准的神经网络训练步骤，但它们在优化器 zero_grad() 和 step() 的调用顺序上有所不同。让我们逐步分析这两种方式，并结合 PyTorch 中训练循环的逻辑来判断哪一种是正确的。

神经网络训练的基本步骤

在 PyTorch 中，训练神经网络的每一个迭代（batch）通常包括以下步骤：

前向传播：将输入数据 inputs 传入模型，得到输出 output。
计算损失：使用损失函数 criterion 比较模型输出和真实标签 labels，计算损失 loss。
反向传播：调用 loss.backward()，计算损失对模型参数的梯度。
更新参数：调用 optimizer.step()，根据梯度更新模型参数。
清零梯度：调用 optimizer.zero_grad()，将优化器中的梯度清零，为下一次迭代做准备。

关键点在于，PyTorch 的梯度是累加的。也就是说，如果不清零梯度，下一次 loss.backward() 计算的梯度会加到已有的梯度上。而在标准的训练过程中，我们通常希望每个批次的梯度是独立的，仅反映当前批次的数据，因此需要在适当的时机清零梯度。

方式一的分析

步骤顺序：
前向传播：output = model(inputs)。
计算损失：loss = criterion(output, labels)。
清零梯度：optimizer.zero_grad()。
反向传播：loss.backward()。
更新参数：optimizer.step()。

分析：
在计算当前批次的梯度之前，optimizer.zero_grad() 首先清零了梯度。
接着，loss.backward() 计算当前批次的梯度，并存储到模型参数的 .grad 属性中。由于之前已经清零，此时的梯度是干净的，仅反映当前批次。
最后，optimizer.step() 使用这些梯度更新参数。
当进入下一个批次时，由于上一次迭代末尾没有额外的梯度操作，梯度会在新一轮的 optimizer.zero_grad() 中再次清零。

这种方式确保了每个批次的梯度计算从零开始，避免了之前批次梯度的干扰。这是 PyTorch 中推荐的标准做法。

方式二的分析

步骤顺序：
前向传播：output = model(inputs)。
计算损失：loss = criterion(output, labels)。
反向传播：loss.backward()。
更新参数：optimizer.step()。
清零梯度：optimizer.zero_grad()。

分析：
先进行前向传播和损失计算。
loss.backward() 计算当前批次的梯度。如果之前没有残留梯度（例如在第一次迭代开始时），此时的梯度仅反映当前批次。
optimizer.step() 使用这些梯度更新参数。注意，step() 完成后，梯度仍然存在于 .grad 属性中，并未被自动清零。
最后，optimizer.zero_grad() 清零梯度，为下一次迭代准备。
在下一次迭代开始时，由于上一次迭代末尾已经清零了梯度，新的 loss.backward() 也会从零开始计算梯度。

从功能上看，方式二也能正确完成每个批次的训练：计算梯度，更新参数，并在下一次迭代前清零梯度。

两种方式的比较

从表面上看，方式一和方式二在简单的单损失、单批次训练循环中都能正常工作，因为两者都确保了在下一次 loss.backward() 之前梯度被清零。然而，它们之间存在一些细微但重要的差异：

清零梯度的时机：
方式一在每次迭代开始时清零梯度，确保 loss.backward() 始终基于当前批次从零开始计算。
方式二在每次迭代结束时清零梯度，虽然这也能为下一次迭代做好准备，但它假设第一次迭代开始前没有残留梯度。

鲁棒性：
如果在训练循环开始前，模型参数的 .grad 属性中已经存在残留梯度（例如由于之前的计算调用了 loss.backward()），方式二的第一次 loss.backward() 会将当前批次的梯度累加到这些残留梯度上，导致参数更新偏离预期。而方式一由于在开头就清零了梯度，不受这种初始状态的影响，因此更安全。

标准实践：
在 PyTorch 的官方文档和教程中（如 CIFAR-10 示例），训练循环的标准写法始终是将 optimizer.zero_grad() 放在 loss.backward() 之前。这种顺序被广泛接受为最佳实践，因为它清晰地表达了每次迭代从“干净状态”开始的意图。

扩展性：
如果需要实现梯度累加（例如在多个小批次上累加梯度后再更新参数），方式一的结构更自然：只需在累加多次 loss.backward() 后再调用 optimizer.step() 和 optimizer.zero_grad()。而方式二的顺序则需要调整，不够直观。

结论

虽然方式二在理想情况下（即没有残留梯度且每次只处理一个批次）也能正确运行，但方式一有以下优势：

更安全：避免了初始残留梯度的潜在影响。
更符合标准：遵循 PyTorch 社区的惯例和官方推荐。
更清晰：逻辑上强调每次迭代从零开始计算梯度。

因此，在回答“哪种方式是正确的？”时，综合功能性、鲁棒性和惯例，方式一是正确且推荐的方式。

最终答案

方式一