pytorch梯度累加反向傳播

傳統的訓練函式，乙個batch是這麼訓練的：

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() 清空過往梯度；

loss.backward() 反向傳播，計算當前梯度；

optimizer.step() 根據梯度更新網路引數

簡單的說就是進來乙個batch的資料，計算一次梯度，更新一次網路

使用梯度累加是這麼寫的：

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() 反向傳播，計算當前梯度；

多次迴圈步驟1-2，不清空梯度，使梯度累加在已有梯度上；

梯度累加了一定次數後，先optimizer.step() 根據累計的梯度更新網路引數，然後optimizer.zero_grad() 清空過往梯度，為下一波梯度累加做準備；

一定條件下，batchsize越大訓練效果越好，梯度累加則實現了batchsize的變相擴大，如果accumulation_steps為8，則batchsize '變相' 擴大了8倍，是我們這種乞丐實驗室解決視訊記憶體受限的乙個不錯的trick，使用時需要注意，學習率也要適當放大。

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