PyTorch训练加速技巧：梯度累积与批处理优化

PyTorch训练加速技巧：梯度累积与批处理优化

在PyTorch深度学习项目中，训练效率直接关系到模型迭代速度。本文将通过具体示例展示如何利用梯度累积和批处理优化来提升训练性能。

梯度累积实现

对于显存受限的场景，梯度累积是一种有效的解决方案。我们以ResNet50为例：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader

# 梯度累积配置
accumulation_steps = 4
batch_size = 32  # 实际批处理大小
accumulated_batch_size = batch_size * accumulation_steps

model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练循环
for epoch in range(5):
    model.train()
    for i, (inputs, targets) in enumerate(dataloader):
        inputs, targets = inputs.cuda(), targets.cuda()
        
        # 梯度累积
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss = loss / accumulation_steps  # 归一化
        loss.backward()
        
        if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
            optimizer.step()  # 执行优化
            optimizer.zero_grad()  # 清空梯度

批处理优化

使用torch.utils.data.DataLoader的num_workers参数进行并行数据加载：

# 数据加载器优化
train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=8,  # 并行加载
    pin_memory=True,  # 内存锁定
    shuffle=True
)

# 模型训练
model.train()
for epoch in range(5):
    start_time = time.time()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.cuda(), target.cuda()
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f"Epoch {epoch} time: {time.time() - start_time:.2f}s")

性能对比

测试环境：NVIDIA RTX 3090，8GB显存

通过梯度累积和批处理优化，可实现约30%的训练时间减少。