【深度学习】梯度累加和直接用大的batchsize有什么区别

梯度累加与使用较大的batchsize有类似的效果,但是也有区别

1.内存和计算资源要求

  1. 梯度累加: 通过在多个小的mini-batch上分别计算梯度并累积,梯度累积不需要一次加载所有数据,因此显著减少了内存需求。这对于显存有限的设别尤为重要,因为直接使用较大的batchsize可能会导致内存溢出
  2. 大的batchsize: 直接使用较大的batchsize会同时将所有的数据加载到内存中,内存占用率显著提升

2. 参数更新频率

  1. 梯度累加: 虽然累加 N 个 mini-batch 才更新一次参数,但每个 mini-batch 的梯度都计算一次,因此更新频率相对较低。不过,这不会显著影响模型的效果,因为总的参数更新步数并未减少。
  2. 大 batchsize: 一次计算出全部数据的梯度,并立即更新参数。因此更新频率更高,但效果与累积更新基本一致

3. 结果相似度

理论上等效:梯度累加和直接使用大的 batch size 在数学上是等效的,最终效果类似。

4. 使用场景

梯度累加: 适合在内存受限情况下模拟大 batch 效果,或在分布式训练场景中应用
直接大 batchsize: 适合有充足内存的硬件设备,但灵活性不及梯度累加

5. 代码示例

python 复制代码
# 梯度累加
accumulation_steps = 4
optimizer.zero_grad()
for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader):
    outputs = model(inputs)
    loss = loss_fn(outputs, labels)
    loss.backward()

    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
python 复制代码
# 大的batchsize
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=256) # 假设 256 是较大的 batch size
for inputs, labels in data_loader:
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = loss_fn(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()
相关推荐
python_知世1 小时前
AI时代:成为产品经理的核心路径
人工智能·深度学习·程序人生·自然语言处理·产品经理·计算机技术·大模型应用
这个男人是小帅1 小时前
【GCN】 代码详解 (1) 如何运行【pytorch】可运行版本
人工智能·pytorch·python·深度学习·分类
阿_旭3 小时前
实战| 使用深度学习分割和计算水体和农田面积【Pytorch附源码】
人工智能·pytorch·深度学习·ai·目标分割
lqqjuly3 小时前
深度学习基础知识-Batch Normalization(BN)超详细解析
人工智能·深度学习·算法
AI视觉网奇4 小时前
pytorch3d报错:RuntimeError: Not compiled with GPU support.
人工智能·pytorch·python
bagell4 小时前
全面掌握Prompt技术:通用框架详解、优化策略与关键指标综述
人工智能·深度学习·自然语言处理·prompt·产品经理
Jurio.4 小时前
【SPIE单独出版审核,见刊检索稳定!】2024年遥感技术与图像处理国际学术会议(RSTIP 2024,11月29-12月1日)
大数据·图像处理·人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·学术会议
网络安全学习库5 小时前
基于大语言模型智能体的自主机器学习
人工智能·深度学习·学习·机器学习·ai·语言模型·aigc
红米煮粥6 小时前
BERT框架
人工智能·深度学习·bert