1 batch size对模型训练的影响

小的batch size引入的数据集的数据量较小，随机性越大，在部分情况下模型难以收敛，影响模型训练效率。

而在合理的范围内，越大的batch size本质上是对训练数据更优的一种选择，能够是梯度下降的方向更加准确，震荡越小，有利于收敛的稳定性。

但是如果batch size过大，超出了一个合理的范围，会限制模型的探索能力，出现局部最优的情况。

所以，在模型训练的过程中，bacth size太小和太大都不是一个好的选择。

2 为什么要使用梯度累积(gradient accumulation)的方案？

深度学习发展到今天，数据已经从图片，文本逐渐发展到了音频、视频这种更复杂，更需要高维度表示的数据。

试想一下，如果我们需要基于一个超百万个的视频数据集进行模型训练，需要使用Resnet50或者Resnet101作为backbone对每一个视频的视频帧提取特征并进行组合，假设每个视频有250帧，那么我们使用batch size=2进行训练，就等于我们需要对500张图片都进行Resnet50或者Resnet101进行计算，而如果我们只有一张3090(24G)，那么在这种情况下24G的显存显然是不够用的。

在显卡的显存不够多，不足以支撑大的batch_size数据训练的情况下，而我们又想使用大的batch_size进行模型的训练，那么这个时候我们就可以使用梯度累计的方式进行优化，以防止显存爆炸。

3 在Pytorch中使用梯度累积

在Pytorch中反向传播梯度是不清零的，所以要实现梯度累积是比较简单的。

3.1 常用的训练模式

在Pytorch中，训练一个epoch训练的常用代码如下

for batch_idx, (input_id, label) in enumerate(train_loader):
    # 1. 模型输出
    pred = model(input_id)
    loss = criterion(pred, label)

    # 2. 反向传播
    optimizer.zero_grad() # 梯度清空   

    loss.backward() # 反向传播，计算梯度

    optimizer.step() # 根据梯度，更新网络参数

总结步骤如下：

  1. 计算loss，获取batch输入，计算model输出，通过损失函数计算loss
  2. optimizer.zero_grad() 清空之前的梯度
  3. loss.backward()反向传播，计算当前梯度
  4. optimizer.step()根据梯度更新网络参数

简单来说，就是进来一个batch的数据，计算一次梯度，更新一次网络。

3.2 梯度累积

我们将上述代码修改为梯度累积的方式

for batch_idx ,(input_id, label) in enumerate(train_loader):
    # 1. 模型输出
    pred = model(input_id)
    loss = criterion(pred, label)

    # 2.1 损失规范
    loss = loss / accumulation_steps  

    # 2.2 反向传播，计算梯度
    loss.backward()

    if (batch_idx+1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step() # 更新参数

        optimizer.zero_grad() # 梯度清空，为下一次反向传播做准备

总结步骤如下：

  1. 计算loss，获取batch输入，计算model输出，通过损失函数计算loss
  2. loss.backward()反向传播，计算当前梯度
  3. 多次循环步骤 1-2，不清空梯度，使梯度累加在已有梯度上；
  4. 梯度累加了一定次数后，先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；

总结来说：梯度累加就是，每次获取1个batch的数据，计算1次梯度，梯度不清空，不断累加，累加一定次数后，根据累加的梯度更新网络参数，然后清空梯度，进行下一次循环。

在合理的范围内，batch size越大训练效果越好，梯度累积变相实现了batch_size的扩大，如果accumulation_steps为8则batch size变相扩大了8倍，这是解决显存受限的很好的trick方式，不过在使用梯度累积的时候，学习率也要适当的放大。

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