pytorch之zero_grad()与batch_size

最新推荐文章于 2024-06-07 11:00:00 发布
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本文深入探讨PyTorch框架中zero_grad()函数的使用技巧，特别是在目标检测模型训练中如何通过调整其调用时机来变相提高batch_size，以适应显卡性能不足但又需要高batch_size的场景。文章还强调了在调整zero_grad()使用策略时，相应地调整学习率的重要性。
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zero_grad()函数用于每次计算完一个batch样本后的梯度清零（原因在于pytorch中的梯度反馈在节点上是累加的）

pytorch每计算一次backward会把结果累加给计算图，当我们的batch size为10时，即每处理十个样本并累加了他们的梯度值后再释放显存，相比于batchsize为2时的方差和均值显然是更精确的，但同样的，内存需要存储十个计算图，对卡的性能也提出了更高要求。

那么我们可以通过每计算完多个batch样本后再进行一次zero_grad()清零，就是一种变相提高batch_size的方法，对于显卡不行但是batch_size可能需要设高的领域比较适合，比如目标检测模型的训练。

 

要注意一点是，学习率也要相应增大。

 

 

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