增大batchsize训练模型，一般都能带来一定的提升。在显卡内存不够的情况下，可以通过梯度累积的方式，来扩大batchsize。

因为pytorch中，反向传播之后，梯度是不清零的，因此要实现梯度累积，比较简单

不使用梯度累积的情况下，训练代码：

for i, (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

使用梯度累积，训练代码：

for i,(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 (i+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
    

（1）关于损失规范

我的理解是，相当于loss计算的时候，需要对batch中的每个样本求平均，这里累积多个batch也需要求平均。 也相当于多次梯度求和，再平均

（2）关于学习率如何变化

如果训练epoch不变，那个参数更新的次数也减少为原来的1/ accumulation_steps 次，因此学习率要调大（或者增大epoch）

此外, 还有两点要注意

（1）使用BN层的情况下，梯度累积的方式在统计方差和均值，没有真正的大batchsize准确

（2）学习率变化策略设置，可能和参数更新次数有关，这里也需要注意

自己的一些实验, 可以供大家参考。

这里我没有考虑上面的两个注意点，学习率在训练过程中是不变的，使用bert进行分类，指标是F1值，训练最大epoch均设为10

实验设置	数据集1：F1值	数据集2：F1值
batchsize=20 （学习率2e-5）	76.4	42.8
梯度累积2次 （学习率2e-5，batchsize=10*2）	77.0	45.0
梯度累积6次 （2e-5 *3 =6e-5，batchsize=10*6）	75.4	34.3
梯度累积6次 （ 5e-5，batchsize=10*6）	77.2	41.4

从以上三行，暂时并不能得出什么结论，batchsize增大到60效果差了很多，也有可能将学习率变为原来的6倍太大了。将学习率稍微减小一点，结果稍微正常点。学习率的设置还是比较关键的