news 2026/5/4 11:52:27

Pytorch图像去噪实战(三十三):梯度累积训练大模型,小显存也能稳定训练大Batch

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张小明

前端开发工程师

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Pytorch图像去噪实战(三十三):梯度累积训练大模型,小显存也能稳定训练大Batch

Pytorch图像去噪实战(三十三):梯度累积训练大模型,小显存也能稳定训练大Batch


一、问题场景:显存太小,batch size只能设成1

图像去噪模型越做越大后,显存问题会越来越明显。

特别是训练:

  • RGB UNet
  • Restormer
  • SwinIR
  • Diffusion UNet
  • 大 patch 图像
  • 多尺度模型

经常会遇到:

CUDA out of memory

最直接的做法是把 batch size 改小。

但 batch size 太小会带来问题:

  • loss 抖动明显
  • 梯度噪声大
  • 训练不稳定
  • BatchNorm 统计不准
  • 指标提升慢

如果显存不够,但又想获得更大的等效 batch,就可以使用:

梯度累积 Gradient Accumulation。


二、梯度累积是什么?

普通训练:

一个 batch ->
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