在多卡环境中配置 gradient_accumulation_steps 通常涉及以下几个步骤: 确定每个GPU的批次大小:首先,根据每个GPU的显存限制,确定每个GPU能够处理的批次大小(per_device_train_batch_size)。 计算总批次大小:总批次大小是单个GPU批次大小与GPU数量以及 gradient_accumulation_steps 的乘积。即: text...
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...
gradient_accumulation_steps --梯度累加理解_gradient accumulation step-CSDN博客 分类: Pytorch 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 Picassooo 粉丝- 55 关注- 4 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: 大语言模型LLM相关资料 » 下一篇: 主节点,节点编号node_rank,全局进程编号rank,局部进程编号,...
1. gradient_accumulation_steps 如果显存不足,我们可以通过gradient_accumulation_steps梯度累计来解决。 假设原来的batch size=10,数据总量为1000,那么一共需要100train steps,同时一共进行100次梯度更新。 若是显存不够,我们需要减小batch size,我们设置gradient_accumulation_steps=2,那么我们新的batch size=10/2=5...
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...
gradient_accumulation_steps参数 摘要: 1.梯度累积步骤参数的概念 2.梯度累积步骤参数的作用 3.梯度累积步骤参数的设置方法 4.梯度累积步骤参数的实际应用案例 5.梯度累积步骤参数的优缺点 正文: 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...
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...
梯度累积是一种在训练深度学习模型时用于处理内存限制问题的技术。在每次迭代中,模型的梯度是通过反向传播计算得到的,而梯度累积步数(gradient_accumulation_steps)指定了在执行实际的参数更新之前,要累积多少个小批次(mini - batch)的梯度。 以代码来说gradient_accumulation_steps的作用 ...
梯度累积是一种在训练深度学习模型时用于处理内存限制问题的技术。在每次迭代中,模型的梯度是通过反向传播计算得到的,而梯度累积步数(gradient_accumulation_steps)指定了在执行实际的参数更新之前,要累积多少个小批次(mini - batch)的梯度。 以代码来说gradient_accumulation_steps的作用 ...