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,...
首先,gradient_accumulation_steps参数可以节省显存的使用。在GPU训练深度学习模型时,显存的容量通常是有限的。当batch size较大时,一次性将所有的样本放入内存中会导致显存溢出。而使用梯度累积可以将一个大的batch分成若干个小的mini-batch,在每个mini-batch上计算梯度并累积,减少了一次性加载大batch所需的显存。这种方...
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...
但是有时候模型显存占用量太大,为了节省显存,可以采用梯度累积的方法来曲线救国,间接增大batchsize。 我们可以这么改 loss=loss/gradient_accumulation_stepsloss.backward()ifstep%gradient_accumulation_steps==0optimizer.step()optimizer.zero_grad()step+=1 gradient_accumulation_steps是梯度累积次数,累积几次,原本的...