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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)
2. 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 model
-
and returns the loss.
-
"""
-
loss =
None
-
if 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:
-
continue
-
d_p = p.grad.data
-
if 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 = buf
-
-
p.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
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。
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。
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参考资料:
https://discuss.pytorch.org/t/how-are-optimizer-step-and-loss-backward-related/7350/3
https://discuss.pytorch.org/t/taking-a-step-with-torch-optim-object/20371
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