梯度累加(Gradient Accumulation)

2024-02-15 11:32:22

我们在训练神经网络的时候，超参数batch size的大小会对最终的模型效果产生很大的影响。一定条件下，batch size设置的越大，模型就会越稳定。batch size的值通常设置在 8-32 之间，但是当我们做一些计算量需求大的任务(例如语义分割、GAN等)或者输入图片尺寸太大的时候，我们的batch size往往只能设置为2或者4，否则就会出现 “CUDA OUT OF MEMORY” 的不可抗力报错。

贫穷是促进人类进步的阶梯，如何在有限的计算资源的条件下，训练时采用更大的batch size呢？这就是梯度累加(Gradient Accumulation)技术了。

我们以Pytorch为例，一个神经网络的训练过程通常如下：

    for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader):
        optimizer.zero_grad()                   # 梯度清零
        outputs = net(inputs)                   # 正向传播
        loss = criterion(outputs, labels)       # 计算损失
        loss.backward()                         # 反向传播，计算梯度
        optimizer.step()                        # 更新参数
        if (i+1) % evaluation_steps == 0:
            evaluate_model()

从代码中可以很清楚地看到神经网络是如何做到训练的：
1.将前一个batch计算之后的网络梯度清零
2.正向传播，将数据传入网络，得到预测结果
3.根据预测结果与label，计算损失值
4.利用损失进行反向传播，计算参数梯度
5.利用计算的参数梯度更新网络参数

下面来看梯度累加是如何做的：

    for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader):
        outputs = net(inputs)                   # 正向传播
        loss = criterion(outputs, labels)       # 计算损失函数
        loss = loss / accumulation_steps        # 损失标准化
        loss.backward()                         # 反向传播，计算梯度
        if (i+1) % accumulation_steps == 0:
            optimizer.step()                    # 更新参数
            optimizer.zero_grad()               # 梯度清零
            if (i+1) % evaluation_steps == 0:
                evaluate_model()

1.正向传播，将数据传入网络，得到预测结果
2.根据预测结果与label，计算损失值
3.利用损失进行反向传播，计算参数梯度
4.重复1-3，不清空梯度，而是将梯度累加
5.梯度累加达到固定次数之后，更新参数，然后将梯度清零

总结来讲，梯度累加就是每计算一个batch的梯度，不进行清零，而是做梯度的累加，当累加到一定的次数之后，再更新网络参数，然后将梯度清零。

通过这种参数延迟更新的手段，可以实现与采用大batch size相近的效果。在平时的实验过程中，我一般会采用梯度累加技术，大多数情况下，采用梯度累加训练的模型效果，要比采用小batch size训练的模型效果要好很多。

参考资料

1.Loss Normalization
2.Model.zero_grad() or optimizer.zero_grad()?
3.A trick to use bigger batches for training: gradient accumulation
4.PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？
5.Training Neural Nets on Larger Batches: Practical Tips for 1-GPU, Multi-GPU & Distributed setups

原文链接：https://cowarder.site/2019/10/29/Gradient-Accumulation/

使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch

PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？ - Pascal的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166

这种模式可以让梯度玩出更多花样，比如说梯度累加（gradient accumulation）

传统的训练函数，一个batch是这么训练的：

for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
    # 1. input output
    images = images.cuda(non_blocking=True)
    target = torch.from_numpy(np.array(target)).float().cuda(non_blocking=True)
    outputs = model(images)
    loss = criterion(outputs,target)
 
    # 2. backward
    optimizer.zero_grad()   # reset gradient
    loss.backward()
    optimizer.step()

简单的说就是进来一个batch的数据，计算一次梯度，更新一次网络获取loss：输入图像和标签，通过infer计算得到预测值，计算损失函数；
optimizer.zero_grad()清空过往梯度；
loss.backward()反向传播，计算当前梯度；
optimizer.step()根据梯度更新网络参数

使用梯度累加是这么写的：

for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
    # 1. input output
    images = images.cuda(non_blocking=True)
    target = torch.from_numpy(np.array(target)).float().cuda(non_blocking=True)
    outputs = model(images)
    loss = criterion(outputs,target)
 
    # 2.1 loss regularization
    loss = loss/accumulation_steps
    # 2.2 back propagation
    loss.backward()
 
    # 3. update parameters of net
    if((i+1)%accumulation_steps)==0:
        # optimizer the net
        optimizer.step()        # update parameters of net
        optimizer.zero_grad()   # reset gradient

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。
获取loss：输入图像和标签，通过infer计算得到预测值，计算损失函数；
loss.backward() 反向传播，计算当前梯度；
多次循环步骤1-2，不清空梯度，使梯度累加在已有梯度上；
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；

一定条件下，batchsize越大训练效果越好，梯度累加则实现了batchsize的变相扩大，如果 accumulation_steps 为8，则batchsize '变相' 扩大了8倍，是我们这种乞丐实验室解决显存受限的一个不错的trick，使用时需要注意，学习率也要适当放大。

更新1：关于BN是否有影响，之前有人是这么说的：

As far as I know, batch norm statistics get updated on each forward pass, so no problem if you don't do .backward() every time.

BN的估算是在forward阶段就已经完成的，并不冲突，只是 accumulation_steps=8 和真实的batchsize放大八倍相比，效果自然是差一些，毕竟八倍Batchsize的BN估算出来的均值和方差肯定更精准一些。

更新2：根据李韶华的分享，可以适当调低BN自己的momentum参数：

bn自己有个momentum参数：x_new_running = (1 - momentum) * x_running + momentum * x_new_observed. momentum越接近0，老的running stats记得越久，所以可以得到更长序列的统计信息

我简单看了下PyTorch 1.0的源码：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/162ad945902e8fc9420cbd0ed432252bd7de673a/torch/nn/modules/batchnorm.py#L24，BN类里面momentum这个属性默认为0.1，可以尝试调节下。

借助梯度累加，避免同时计算多个损失时存储多个计算图

PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？ - Forever123的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/608153308

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。

1. Edition1

在PyTorch中，multi-task任务一个标准的train from scratch流程为：

for idx, data in enumerate(train_loader):
    xs, ys = data
    pred1 = model1(xs)
    pred2 = model2(xs)
 
    loss1 = loss_fn1(pred1, ys)
    loss2 = loss_fn2(pred2, ys)
 
    ******
    loss = loss1 + loss2
    optmizer.zero_grad()
    loss.backward()
    ++++++
    optmizer.step()

上述代码执行到 ****** 时，内存中是包含了两张计算图的，而随着求和得到loss，这两张图进行了合并，而且大小的变化可以忽略。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 propagation需要的中间结果，当调用了 ****.backward()** 后，会从内存中将这张图进行释放。

执行到 ++++++ 时，得到对应的grad值并且释放内存。这样，训练时必须存储两张计算图，而如果loss的来源组成更加复杂，内存消耗会更大。

2. Edition2

为了减小每次的内存消耗，借助梯度累加，又有，有如下变种。

for idx, data in enumerate(train_loader):
    xs, ys = data
 
    optmizer.zero_grad()
 
    # 计算d(l1)/d(x)
    pred1 = model1(xs) #生成graph1
    loss = loss_fn1(pred1, ys)
    loss.backward()  #释放graph1
 
    # 计算d(l2)/d(x)
    pred2 = model2(xs)#生成graph2
    loss2 = loss_fn2(pred2, ys)
    loss.backward()  #释放graph2
 
    # 使用d(l1)/d(x)+d(l2)/d(x)进行优化
    optmizer.step()

3. Other可以从代码中看出，利用梯度累加，可以在最多保存一张计算图的情况下进行multi-task任务的训练。

另外一个理由就是在内存大小不够的情况下叠加多个batch的grad作为一个大batch进行迭代，因为二者得到的梯度是等价的。

综上可知，这种梯度累加的思路是对内存的极大友好，是由FAIR的设计理念出发的。

码农公寓

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1. Edition1

2. Edition2

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