torch之optimizer.step() 和loss.backward()和scheduler.step()的关系与区别

由于接触torch时间不久，所有对此比较困惑，遇到如下博文解释十分详细，故转载至此。（原文地址）

1.optimizer.step()

因为有人问我optimizer的step为什么不能放在min-batch那个循环之外，还有optimizer.step和loss.backward的区别；那么我想把答案记录下来。

首先需要明确optimzier优化器的作用, 形象地来说，优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值的作用，这也是机器学习里面最一般的方法论。

从优化器的作用出发，要使得优化器能够起作用，需要主要两个东西：1. 优化器需要知道当前的网络或者别的什么模型的参数空间，这也就是为什么在训练文件中，正式开始训练之前需要将网络的参数放到优化器里面，比如使用pytorch的话总会出现类似如下的代码：

optimizer_G = Adam(model_G.parameters(), lr=train_c.lr_G)   # lr 使用的是初始lr
optimizer_D = Adam(model_D.parameters(), lr=train_c.lr_D)

需要知道反向传播的梯度信息，我们还是从代码入手，如下所示是Pytorch 中SGD优化算法的step()函数具体写法，具体SGD的写法放在参考部分

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'] = d_p.clone()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

从上面的代码可以看到step这个函数使用的是参数空间(param_groups)中的grad,也就是当前参数空间对应的梯度，这也就解释了为什么optimzier使用之前需要zero清零一下，因为如果不清零，那么使用的这个grad就得同上一个mini-batch有关，这不是我们需要的结果。再回过头来看，我们知道optimizer更新参数空间需要基于反向梯度，因此，当调用optimizer.step()的时候应当是loss.backward()的时候（loss.backward()的具体运算过程可以参看Pytorch 入门），这也就是经常会碰到,如下情况

total_loss.backward()
optimizer_G.step()

loss.backward()在前，然后跟一个step。

那么为什么optimizer.step()需要放在每一个batch训练中，而不是epoch训练中，这是因为现在的mini-batch训练模式是假定每一个训练集就只有mini-batch这样大，因此实际上可以将每一次mini-batch看做是一次训练，一次训练更新一次参数空间，因而optimizer.step()放在这里。

2.scheduler.step()

scheduler.step（） 按照Pytorch的定义是用来 更新优化器的学习率的，一般是按照epoch为单位进行更换，即多少个epoch后更换一次学习率，因而scheduler.step()放在epoch这个大循环下。通常我们有：

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum = 0.9)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size = 100, gamma = 0.1)
model = net.train(model, loss_function, optimizer, scheduler, num_epochs = 100)

在scheduler的step_size表示scheduler.step()每调用step_size次，对应的学习率就会按照策略调整一次。所以如果scheduler.step()是放在mini-batch里面，那么step_size指的是经过这么多次迭代，学习率改变一次。