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操作适当又做了惩罚。可能在 ...
原文：pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation)
PyTorch中，在反向传播前为什么要手动将梯度清零 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: 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 propagatio ...
2021-07-25 12:37 0 269 推荐指数：
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