.grad 읽기와 초기화
기울기가 누적되며 초기화해야 하는 이유를 알아봅니다
.grad 읽기와 초기화은(는) CoddyKit의 무료 Deep Learning Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Deep Learning Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Deep Learning Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
The .grad Attribute
After backward, every trained tensor stores its gradient in .grad. Reading it tells you how the loss responds to changes in that tensor.
print(weight.grad)Gradients Start as None
Before any backward call, .grad is None, not zero. PyTorch only allocates it once the first set of gradients actually arrives.
Gradients Accumulate
Here is the surprise: backward adds to .grad rather than replacing it. Call backward twice without clearing and the numbers pile up.
Why Accumulation Exists
This adding behavior is on purpose. It lets you sum gradients from several mini-batches before one update, handy for simulating a larger batch.
The Hidden Bug
Forget to clear and old gradients poison your next step, so the model trains on the wrong numbers. This silent bug trips up almost everyone once.
Zero Them Each Step
The fix is to reset gradients before each backward. With an optimizer you simply call zero_grad() at the top of every training step.
optimizer.zero_grad()The Right Order
The loop rhythm is fixed: zero_grad, forward, loss, backward, step. Zeroing first guarantees each step uses only this batch's gradients.
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()Clearing Without an Optimizer
No optimizer yet? You can null the gradients yourself by setting each tensor's .grad back to None before the next backward call.
w.grad = Noneset_to_none Is Cheaper
Newer code prefers zero_grad(set_to_none=True). Setting grads to None instead of filling zeros saves a little memory and time.
Reading Grads to Debug
Peeking at .grad is great for debugging. All zeros may mean a dead neuron, and huge values warn of exploding gradients before training blows up.
A Habit Worth Forming
Make zeroing automatic in your head. Every reliable training loop clears gradients first, so the model only ever learns from the current batch.
Quick Check
Recap
Gradients live in .grad and accumulate across backward calls, so you must clear them each step with zero_grad. Forgetting that quietly breaks training. 🧹
AI 튜터와 함께 Python을(를) 배우세요 — 무료
브라우저에서 실제 코드를 작성하고 실행하며, 24/7 AI 튜터로부터 즉각적인 도움을 받고, 웹이나 앱에서 중단한 부분부터 계속 학습하세요.
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자주 묻는 질문
“.grad 읽기와 초기화” 강의는 무료인가요?
네 — “.grad 읽기와 초기화” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Deep Learning Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Deep Learning Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“.grad 읽기와 초기화”에서 뭘 배우나요?
기울기가 누적되며 초기화해야 하는 이유를 알아봅니다 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Deep Learning Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
Deep Learning Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Deep Learning Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.
“.grad 읽기와 초기화” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 Deep Learning Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 Deep Learning Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.