Vì sao cần optimizer.zero_grad() trong vòng lặp huấn luyện PyTorch?

Mở đầu – Lý do khiến người học hay thắc mắc về zero_grad()

Khi mới làm quen với PyTorch, một trong những điều gây bối rối nhất là lệnh:

optimizer.zero_grad()

Câu hỏi quen thuộc:

“Tại sao phải đặt gradient về 0 mỗi vòng lặp? Tại sao PyTorch không tự làm?”

Điều này gây nhầm lẫn vì người mới thường nghĩ rằng sau khi tính gradient, mô hình sẽ “quên” giá trị cũ. Nhưng thực tế cơ chế của PyTorch không hoạt động theo cách đó.

Cốt lõi vấn đề – PyTorch cộng dồn gradient, không tự xoá

PyTorch thiết kế sao cho:

Mỗi lần gọi

loss.backward()

gradient của từng tham số được cộng dồn (accumulate) vào

.grad

Điều này mang lại lợi thế trong các kỹ thuật như:

Gradient accumulation
Huấn luyện mô hình lớn với batch size ảo
Cập nhật mô hình theo nhiều bước nhỏ

Tuy nhiên, nếu bạn không chủ động xóa gradient trước mỗi batch, gradient của batch cũ sẽ cộng dồn vào batch mới → mô hình cập nhật sai hoàn toàn.

Tại sao phải optimizer.zero_grad()?

Xóa gradient cũ trước khi tính gradient mới

Nếu không reset, gradient bị cộng dồn khiến mô hình học lệch và có thể không hội tụ.

Đảm bảo mỗi bước tối ưu chỉ dựa trên dữ liệu của batch hiện tại

Điều này giữ cho việc học ổn định và đúng tính toán của thuật toán tối ưu (SGD, Adam…).

Tránh việc mô hình “nhớ nhầm” lỗi của batch trước

Đặc biệt quan trọng trong các bài toán nhiều batch khi gradient luôn thay đổi liên tục.

Ví dụ thực tế – Điều gì xảy ra khi bỏ zero_grad()?

Ắt hẳn bạn đã gặp trường hợp:

Loss giảm rất chậm
Loss dao động bất thường
Mô hình học không đúng hướng

Trong nhiều tình huống, nguyên nhân lại chính là việc quên gọi

optimizer.zero_grad()

trước khi tính toán backward.

Nếu để gradient cộng dồn, mô hình sẽ dịch chuyển theo hướng “quá mạnh”, tạo ra các bước cập nhật không hợp lý.

Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Trong dự án thực tế, việc quên zero_grad() là lỗi thường gặp của người mới. Điều này ảnh hưởng trực tiếp:

Tốc độ hội tụ
Chất lượng mô hình
Khả năng tái hiện kết quả (reproducibility)

Đặc biệt trong pipeline MLOps (nhóm kiến thức xuyên suốt trong Module 4–8), việc kiểm soát vòng lặp huấn luyện rõ ràng là yêu cầu quan trọng để theo dõi và gỡ lỗi.

Liên hệ nhẹ đến kiến thức nền AIO

Chủ đề gradient và tối ưu hóa xuất hiện nhiều trong:

Module 5: optimization, losses & metrics
Module 7: cơ chế backpropagation, initialization, regularization
Module 9–10: huấn luyện CNN/NLP
Module 12: huấn luyện LLM và mô hình lớn, nơi gradient accumulation đặc biệt quan trọng

Hiểu cách PyTorch quản lý gradient là nền tảng để tiến tới các kỹ thuật nâng cao.

Lời khuyên dành cho người mới

Bạn có thể thử:

Chạy training loop có và không zero_grad() để quan sát loss
Thử gradient accumulation bằng cách bỏ zero_grad() mỗi vài batch

Những thử nghiệm nhỏ sẽ giúp bạn hiểu cách gradient thực sự hoạt động trong PyTorch.

Hỏi đáp nhanh về optimizer.zero_grad()

Q1: PyTorch có tự reset gradient không?
A: Không, PyTorch luôn cộng dồn gradient.

Q2: Nếu bỏ zero_grad(), mô hình có học được không?
A: Có thể, nhưng gradient sai lệch khiến kết quả không ổn định.

Q3: Dùng model.zero_grad() thay optimizer.zero_grad() được không?
A: Được, vì cả hai đều đặt

.grad

về 0.

Q4: Khi nào không cần gọi zero_grad()?
A: Khi bạn cố ý dùng gradient accumulation.

FAQ về chương trình AIO

Q: Mình con số 0 thì học nổi không?
A: Chỉ cần có thời gian học mỗi ngày. Kiến thức và tài liệu team admin lo.

Q: Ai dạy AIO?
A: Toàn bộ admin AIO trực tiếp dạy và hỗ trợ trong suốt hành trình.

Q: Admin có “xịn” không?
A: Admin đều là người làm nghề thật. Không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức mình.

Q: AIO khác gì trung tâm khác?
A: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng với tinh thần

“Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn”