gradient_accumulation_steps（累计梯度）**：在训练过程中，它是指将多个小批量数据的梯度累积起来，然后再进行一次参数更新的操作。这个概念通常在多卡训练中使用，主要用于解决显存不足的问题。在单卡训练中，由于单卡的显存通常足够容纳一个小批量数据的梯度计算和参数更新，所以通常不需要使用累计梯度。然...
Gradient Accumulation Steps参数是一个用于控制梯度累积过程的超参数。它的值通常在0到无穷大之间,可以根据具体的应用场景和硬件资源进行调整。该参数的含义是:在每次迭代中,将前一次迭代的梯度累积到当前梯度中的次数。 参数应用 --- Gradient Accumulation Steps参数的应用取决于具体的应用场景和模型结构。在一些情况...
梯度积累步数参数(gradient_accumulation_steps)是一种在深度学习中常用的超参数,主要用于调节模型在训练过程中的学习速度。在许多优化算法中,梯度积累是一种有效的技巧,可以加速收敛速度,提高模型的性能。梯度积累步数参数就是用来控制梯度积累的步数的,它决定了模型在训练过程中累积梯度的次数。 梯度积累步数参数的作用主...
gradient_accumulation_steps参数是指在反向传播算法中,每隔多少个batch会更新一次模型的参数。传统的反向传播算法会在每个batch更新一次参数,而使用gradient_accumulation_steps参数可以将多个batch的梯度累积起来再进行参数更新。这个参数的存在有以下几个优势。 首先,gradient_accumulation_steps参数可以节省显存的使用。在GPU训...
梯度累积(gradient accumulation) 是一种在训练深度学习模型时使用的技术,可以帮助模型在训练过程中逐步地调整参数,从而提高模型的性能。在梯度累积的过程中,需要设置一个梯度累积步骤参数,这个参数决定了模型训练时每次迭代更新的步数。 梯度累积步骤参数的作用是非常重要的。它可以控制模型训练的进度,影响模型的性能和训练...
Gradient Accumulation Steps参数(简称GAS参数)是指在进行梯度下降算法时,将一部分训练样本的梯度累积一定的步数后再更新权重的参数。通常情况下,我们会将一批训练样本分成几个小批次,然后在每个小批次上计算梯度并累积,最后才进行参数更新。 二、Gradient Accumulation Steps参数的意义 1.解决内存不足的问题 当我们面对大...
梯度累积(Gradient Accumulation)的基本思想是将一次性的整批参数更新的梯度计算变为以一小步一小步的方式进行(如下图),具体而言该方法以小批次的方式进行模型前向传播和反向传播,过程中迭代计算多个小批次梯度并累加,当累积到足够多的梯度时,执行模型的优化步骤更新参数。这也是一种典型的时间换空间的做法,即我们可以...
你好 博主 问下 loss除以accumulation_steps时其实是为了抵消掉梯度累计时放大的倍数 虽然不能在opt.step()去减小梯度的大小 但是根据参数更新公式可以等量的调整后面的学习率 为什么都是才用这种方法 而不采用调整学习率的方法 还有 其实这个梯度也可以不调整 相当放大了学习率 使得参数更新变快 更容易跳出最优点 发...
gradient_accumulation_steps是梯度累积次数,累积几次,原本的loss就要除以几,这是为了对多个批次的数据的梯度做累积。 举个例子来说,本来batchsize是16,那么一次梯度更新用的就是16条数据。但是根据上面的代码,只有step是gradient_accumulation_steps倍数的时候,参数才会更新,梯度才会重置。假如gradient_accumulation_steps是...