一、gradient accumulation 正常情况下是一个batch之后统一计算梯度大小,gradient accumulation可以再指定个batch之后一起更新梯度,这种情况下,可以再batch_size很小的时候,提升真正的batch_size,是一种显存占用的优化算法。随着模型和数据规模越来越大,显存紧张的时候,需要把batch_size设置的很小,使用gradient accumulation的...
Gradient Accumulation 梯度累加,顾名思义,就是将多次计算得到的梯度值进行累加,然后一次性进行参数更新。如下图所示,假设我们有batch size = 256的global-batch,在单卡训练显存不足时,将其分为多个小的mini-batch(如图分为大小为64的4个mini-batch),每个step送入1个mini-batch获得梯度,将多次获得的梯度进行累加...
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...
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...
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...
if(i+1)%accumulation_steps==0: optimizer.step()# 更新参数 optimizer.zero_grad()# 梯度清零 if(i+1)%evaluation_steps==0: evaluate_model() 1.正向传播,将数据传入网络,得到预测结果 2.根据预测结果与label,计算损失值 3.利用损失进行反向传播,计算参数梯度 ...
梯度累加(Gradient Accumulation),上图也是某种意义上的梯度累加:一般是直接加总或者取平均,这样操作是scale了,其实影响不大,只是确保loss计算时的value不至于太大。batchsize超过64的情况不多(batchsize太大会有副作用),这时候优化的粒度没那么细,scale操作适当又做
一定条件下,batch size越大,训练效果越好,梯度累加则实现了batch size的变相扩大,如果 accumulation_steps 为8,则batch size '变相' 扩大了8倍,是解决显存受限的一个不错的trick,使用时需要注意,学习率也要适当放大。 参考: PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零?
Pytorch入门(7)—— 梯度累加(Gradient Accumulation) 1. 梯度累加 在训练大模型时,batch_size 最大值往往受限于显存容量上限,当模型非常大时,这个上限可能小到不可接受。梯度累加(Gradient Accumulation)是一个解决该问题的 trick 梯度累加的思想很简单,就是时间换空间。具体而言,我们不在每个 batch data 梯度计算...
这就是梯度累加(Gradient Accumulation)技术了。我们以Pytorch为例，⼀个神经⽹络的训练过程通常如下：for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader):optimizer.zero_grad() # 梯度清零 outputs = net(inputs) # 正向传播 loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失 loss.backward() ...