【显存不足解决方法】梯度累积_梯度累加batch norm换成group norm

梯度累积:参考数据并行的方式，梯度累积简单理解是把并行的数据替换成串行的数据传入，可以在显卡数量有限的情况下使用，还没有了解是否影响收敛速度。

具体实现：

正常训练过程：

outputs = model(data_batch)
loss = loss_function(outputs, labels)
 
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

梯度累积：

accumulation_steps = 4
 
 
outputs = model(data_batch)
loss = loss_function(outputs, labels)
 
# 2.1 loss regularization loss正则化
loss += loss / accumulation_steps
 
# 2.2 backward propagation 反向传播计算梯度
loss.backward()
 
# 3. update parameters of net
if ((i+1) % accumulation)==0:
    # optimizer the net
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad() # reset grdient
 

学习率可能要增大一些；batchnorm可能需要替换为groupnorm,由于梯度累积的训练batch与测试batch均值方差不同。

在不同框架实现中有所区别，torch需要梯度清空，mxnet计算梯度有两个参数，’write'和‘add'，

'write'是默认参数，默认写入新梯度，无需pytorch中每次调用optimizer.zero_grad()；

'add'表示梯度累积,梯度将在每次backward()时增加到已有数据中。

mxnet梯度累积可参考：

通过手动梯度累加方式：acc_grad[:] += parameter.grad()

https://github.com/szhengac/Grad_Accumulation/blob/master/gpu/train.py

通过设置'add‘梯度计算方式，在bind()中 grad_req设置为’add'，默认‘write',具体查看executor_group.py，这时需要在参数更新后手动梯度清零。

这两种方式，是mxnet实现梯度累积的方式，具体还没有实现。