标签：统计 情况下 blob param 关于 serve oat inf cloud
? 我们在训练神经网络的时候，超参数batch size的大小会对最终的模型效果产生很大的影响。一定条件下，batch size设置的越大，模型就会越稳定。batch size的值通常设置在 8-32 之间，但是当我们做一些计算量需求大的任务(例如语义分割、GAN等)或者输入图片尺寸太大的时候，我们的batch size往往只能设置为2或者4，否则就会出现 “CUDA OUT OF MEMORY” 的不可抗力报错。
? 贫穷是促进人类进步的阶梯，如何在有限的计算资源的条件下，训练时采用更大的batch size呢？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() # 反向传播，计算梯度
optimizer.step() # 更新参数
if (i+1) % evaluation_steps == 0:
evaluate_model()
? 从代码中可以很清楚地看到神经网络是如何做到训练的：
1.将前一个batch计算之后的网络梯度清零
2.正向传播，将数据传入网络，得到预测结果
3.根据预测结果与label，计算损失值
4.利用损失进行反向传播，计算参数梯度
5.利用计算的参数梯度更新网络参数
? 下面来看梯度累加是如何做的：
for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader):
outputs = net(inputs) # 正向传播
loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失函数
loss = loss / accumulation_steps # 损失标准化
loss.backward() # 反向传播，计算梯度
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
4.重复1-3，不清空梯度，而是将梯度累加
5.梯度累加达到固定次数之后，更新参数，然后将梯度清零
? 总结来讲，梯度累加就是每计算一个batch的梯度，不进行清零，而是做梯度的累加，当累加到一定的次数之后，再更新网络参数，然后将梯度清零。
? 通过这种参数延迟更新的手段，可以实现与采用大batch size相近的效果。在平时的实验过程中，我一般会采用梯度累加技术，大多数情况下，采用梯度累加训练的模型效果，要比采用小batch size训练的模型效果要好很多。
参考资料
1.Loss Normalization
2.Model.zero_grad() or optimizer.zero_grad()?
3.A trick to use bigger batches for training: gradient accumulation
4.PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？
5.Training Neural Nets on Larger Batches: Practical Tips for 1-GPU, Multi-GPU & Distributed setups
原文链接：https://cowarder.site/2019/10/29/Gradient-Accumulation/
PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？ - Pascal的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166
这种模式可以让梯度玩出更多花样，比如说梯度累加（gradient accumulation）
传统的训练函数，一个batch是这么训练的：
for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
# 1. input output
images = images.cuda(non_blocking=True)
target = torch.from_numpy(np.array(target)).float().cuda(non_blocking=True)
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs,target)
# 2. backward
optimizer.zero_grad() # reset gradient
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()清空过往梯度；loss.backward()反向传播，计算当前梯度；optimizer.step()根据梯度更新网络参数使用梯度累加是这么写的：
for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
# 1. input output
images = images.cuda(non_blocking=True)
target = torch.from_numpy(np.array(target)).float().cuda(non_blocking=True)
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs,target)
# 2.1 loss regularization
loss = loss/accumulation_steps
# 2.2 back propagation
loss.backward()
# 3. update parameters of net
if((i+1)%accumulation_steps)==0:
# optimizer the net
optimizer.step() # update parameters of net
optimizer.zero_grad() # reset gradient
loss.backward() 反向传播，计算当前梯度；optimizer.step() 根据累计的梯度更新网络参数，然后 optimizer.zero_grad() 清空过往梯度，为下一波梯度累加做准备；一定条件下，batchsize越大训练效果越好，梯度累加则实现了batchsize的变相扩大，如果 accumulation_steps 为8，则batchsize ‘变相‘ 扩大了8倍，是我们这种乞丐实验室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。
更新1：关于BN是否有影响，之前有人是这么说的：
As far as I know, batch norm statistics get updated on each forward pass, so no problem if you don‘t do
.backward()every time.
BN的估算是在forward阶段就已经完成的，并不冲突，只是 accumulation_steps=8 和真实的batchsize放大八倍相比，效果自然是差一些，毕竟八倍Batchsize的BN估算出来的均值和方差肯定更精准一些。
更新2：根据李韶华的分享，可以适当调低BN自己的momentum参数：
bn自己有个momentum参数：x_new_running = (1 - momentum) * x_running + momentum * x_new_observed. momentum越接近0，老的running stats记得越久，所以可以得到更长序列的统计信息
我简单看了下PyTorch 1.0的源码：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/162ad945902e8fc9420cbd0ed432252bd7de673a/torch/nn/modules/batchnorm.py#L24，BN类里面momentum这个属性默认为0.1，可以尝试调节下。
PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？ - Forever123的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/608153308
原因在于在PyTorch中，计算得到的梯度值会进行累加。
而这样的好处可以从内存消耗的角度来看。
在PyTorch中，multi-task任务一个标准的train from scratch流程为：
for idx, data in enumerate(train_loader):
xs, ys = data
pred1 = model1(xs)
pred2 = model2(xs)
loss1 = loss_fn1(pred1, ys)
loss2 = loss_fn2(pred2, ys)
******
loss = loss1 + loss2
optmizer.zero_grad()
loss.backward()
++++++
optmizer.step()
上述代码执行到 ****** 时，内存中是包含了两张计算图的，而随着求和得到loss，这两张图进行了合并，而且大小的变化可以忽略。从PyTorch的设计原理上来说，在每次进行前向计算得到pred时，会产生一个**用于梯度回传的计算图，这张图储存了进行back propagation需要的中间结果，当调用了 ****.backward()** 后，会从内存中将这张图进行释放。
++++++ 时，得到对应的grad值并且释放内存。这样，训练时必须存储两张计算图，而如果loss的来源组成更加复杂，内存消耗会更大。为了减小每次的内存消耗，借助梯度累加，又有
，有如下变种。
for idx, data in enumerate(train_loader):
xs, ys = data
optmizer.zero_grad()
# 计算d(l1)/d(x)
pred1 = model1(xs) #生成graph1
loss = loss_fn1(pred1, ys)
loss.backward() #释放graph1
# 计算d(l2)/d(x)
pred2 = model2(xs)#生成graph2
loss2 = loss_fn2(pred2, ys)
loss.backward() #释放graph2
# 使用d(l1)/d(x)+d(l2)/d(x)进行优化
optmizer.step()
3. Other可以从代码中看出，利用梯度累加，可以在最多保存一张计算图的情况下进行multi-task任务的训练。
另外一个理由就是在内存大小不够的情况下叠加多个batch的grad作为一个大batch进行迭代，因为二者得到的梯度是等价的。
综上可知，这种梯度累加的思路是对内存的极大友好，是由FAIR的设计理念出发的。
本文作者：lart
本文链接：https://www.cnblogs.com/lart/p/11628696.html
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