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首頁大數據時代pytorch 如何實現梯度累積？
pytorch 如何實現梯度累積？
2023-04-11
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PyTorch是一個非常流行的深度學習框架，它提供了一種直觀且易于使用的方法來構建、訓練和部署神經網絡模型。在深度學習中，梯度下降法是最基本的優(yōu)化算法之一，而梯度累積則是一種可以提高梯度下降的效果的技術。在本文中，我們將介紹如何使用PyTorch實現梯度累積。

首先，我們需要了解什么是梯度累積。在傳統(tǒng)的梯度下降算法中，每個batch的數據都會計算一次梯度，并且在計算完梯度后就會更新網絡參數。而在梯度累積中，我們不會在每個batch上立即更新參數，而是在多個batch上累積梯度，然后再進行一次參數更新。這種方法可以減小批量大小對梯度估計的影響，從而達到更好的優(yōu)化效果。接下來，讓我們看看如何在PyTorch中實現梯度累積。

在PyTorch中，我們可以通過設置optimizer的accumulate_grad參數來實現梯度累積。具體來說，我們可以按照以下步驟來實現梯度累積：

  1. 初始化optimizer

在使用PyTorch進行模型訓練時，我們通常會使用一個optimizer來更新模型參數。在實現梯度累積時，我們需要將optimizer的accumulate_grad參數設置為大于1的整數值，以指定要累積的batch數量。

例如，以下代碼將創(chuàng)建一個Adam優(yōu)化器，并將其accumulate_grad參數設置為2：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, accumulate_grad=2)
  1. 執(zhí)行前向和反向傳播

在每個batch上執(zhí)行前向和反向傳播，計算出該batch上的梯度。

例如，以下代碼將計算當前batch的損失并進行反向傳播：

loss = criterion(output, target)
loss.backward()
  1. 累積梯度

在執(zhí)行多個batch之后，我們需要將每個batch的梯度累加到一起。在PyTorch中，我們可以使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_函數來對累積的梯度進行裁剪，以避免梯度爆炸或梯度消失問題。

例如，以下代碼將根據指定的max_norm值來裁剪梯度，并將梯度累加到grads變量中：

if (i + 1)

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1：配置參數 // 參數2：回調，回調的第一個參數驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }