GPU 顯存不夠時，梯度累積（Gradient Accumulation）解法是什麼

當你在 機器學習 / PyTorch 訓練 loop 中遇到 GPU 顯存不夠（例如只有 4 GB） 時，一種常用的技巧是 梯度累積（Gradient Accumulation）。簡單來說：

✅ 什麼是 梯度累積？

梯度累積就是把多個 小 batch 的梯度累積（accumulate）起來，等累積到一定次數後再做一次 optimizer.step()（更新參數）。
這樣，你每次只需載入小 batch（能 fit 進顯存），但整體效果相當於用一個較大的 batch 去更新參數。(Lightning AI)

👉 原理簡單版：

  1. 連續執行若干次 forward + backward，但不呼叫 optimizer.step()、不清空梯度
  2. 在第 K 次時才呼叫 optimizer.step() 並清空梯度
  3. 這樣累積的梯度等價於把 K 個小 batch 合併成一個大 batch 計算。(DEV Community)

✅ 修改 zi2zi-pytorch 的 train.py 加上梯度累積

以下示範 最小改動：

  1. 新增一個參數 --accum_steps
  2. 每 batch 重計 loss（除以 acc_steps）
  3. 梯度累積：只有在 (batch_id + 1) % accum_steps == 0 時才更新

✅ 修改後的重點片段

假設你想讓 有效 batch size = batch_size × accum_steps

# 在 argparse 設定 add
parser.add_argument('--accum_steps', type=int, default=1,
                    help='梯度累積次數 (accumulate gradients for this many small batches)')

# ----------------------------------
# Training Loop 修改版
# ----------------------------------
for epoch in range(start_epoch, args.epoch):
    for batch_id, batch_data in enumerate(dataloader):
        labels, image_B, image_A = batch_data
        model_input_data = {'label': labels, 'A': image_A, 'B': image_B}
        model.set_input(model_input_data)

        # forward & backward
        losses = model.compute_losses()      # 假設 compute_losses 只回傳 loss 不做 optimize
        loss = losses["total_loss"]          # 取整體 loss

        # scale loss for accumulation
        loss = loss / args.accum_steps
        loss.backward()

        # 只有在 accumulation step 結束才 update
        if (batch_id + 1) % args.accum_steps == 0:
            model.optimizer_G.step()
            model.optimizer_D.step()
            model.optimizer_G.zero_grad()
            model.optimizer_D.zero_grad()
            model.update_lr()  # 若需要在每次更新後做 lr scheduler

        # log / checkpoint as before

🛠 說明與注意事項

🔹 Loss 要 標準化（scale）

因為我們把多個小 batch 的 loss 加起來，
要除以 accum_steps 才等價於大 batch 的梯度。(DEV Community)

🔹 optimizers 更新與 zero_grad

不要在每個 batch 都呼叫 optimizer.step()、zero_grad()，
而是在累積結束時才做。(Lightning AI)

🔹 適合 GPU 小顯存場景

這樣可以讓你在 4 GB 顯存上仍然模擬更大的 batch size（如想要「等效 batch size = 64」但 GPU 只能跑 16，則 accum_steps=4）。(Lightning AI)

📌 建議

  • 當使用 BatchNorm 等層時，BatchNorm 的統計是根據 micro-batch 得到的，跟等效 batch 有差異，可能需要改用 GroupNorm/InstanceNorm。
  • 小顯存訓練時，可以搭配 混合精度 (torch.cuda.amp) 進一步省記憶體。

很好，這份 Zi2ZiModel 很完整，也非常適合用梯度累積來救 4GB GPU 👍
下面我會：

  1. 先說清楚整合策略（為什麼要這樣改）
  2. 給你「可直接套用」的 patch diff（統一 diff 格式）
  3. 說明 train.py 需要怎麼配合（但不重貼整個檔案）

一、設計原則（重要，避免踩雷）

為什麼不能「直接在 train.py 外面做 accumulation」？

你現在的架構是：

train.py
 └── model.optimize_parameters()
       ├── forward G
       ├── backward D + step
       ├── backward G + step

👉 D 和 G 的 backward / step 是「綁在一起」的
👉 所以 梯度累積必須在 model 裡面處理

二、梯度累積的正確做法（GAN 專用）

我們要做的是：

  • 每個 mini-batch：
    • 計算 loss
    • backward（但不 step）
  • 每 accum_steps 次：
    • optimizer.step()
    • zero_grad()

關鍵細節（GAN 很重要）：

  • D 和 G 都要除以 accum_steps
  • set_requires_grad(D) 邏輯不變
  • 不要在每個 batch 都 zero_grad()

三、Patch Diff（直接可用）

✅ 修改點總覽

  1. __init__ 新增 accum_steps
  2. 新增 counter：self._accum_counter
  3. optimize_parameters() 改成「支援累積」
  4. 只有在累積結束才 step()

🔧 Patch diff：model.py

diff --git a/model.py b/model.py
index 1234567..abcdef0 100644
--- a/model.py
+++ b/model.py
@@ -6,6 +6,7 @@ class Zi2ZiModel:
                  lambda_adv=0.25,
                  Lconst_penalty=15, Lcategory_penalty=1, L1_penalty=100,
                  schedule=10, lr=0.001, lr_D=None, gpu_ids=None, save_dir='.', is_training=True,
+                 accum_steps=1,
                  image_size=256, self_attention=False, d_spectral_norm=False, norm_type="instance"):

         self.gpu_ids = gpu_ids
@@ -37,6 +38,9 @@ class Zi2ZiModel:
         self.lr_D = lr_D if lr_D is not None else lr
         self.is_training = is_training
         self.image_size = image_size
+        self.accum_steps = max(1, accum_steps)
+        self._accum_counter = 0
+
         self.self_attention = self_attention
         self.d_spectral_norm = d_spectral_norm
         self.norm_type = norm_type

🔧 optimize_parameters() 核心修改

@@     def optimize_parameters(self):
-        # 2. Update D
+        # 2. Update D (gradient accumulation)
         self.set_requires_grad(self.netD, True)
-        self.optimizer_D.zero_grad(set_to_none=True)
+        if self._accum_counter == 0:
+            self.optimizer_D.zero_grad(set_to_none=True)

         pred_fake_d, fake_category_logits_d = self.netD(fake_AB.detach())
         pred_real, real_category_logits = self.netD(real_AB)

@@
-        self.d_loss = (loss_D_real + loss_D_fake) * 0.5 + self.category_loss_D * 0.5
-        self.d_loss.backward()
-        self.optimizer_D.step()
+        self.d_loss = ((loss_D_real + loss_D_fake) * 0.5 +
+                       self.category_loss_D * 0.5) / self.accum_steps
+        self.d_loss.backward()

         self.update_lambda_adv()

         # 3. Update G
         self.set_requires_grad(self.netD, False)
-        self.optimizer_G.zero_grad(set_to_none=True)
+        if self._accum_counter == 0:
+            self.optimizer_G.zero_grad(set_to_none=True)

         pred_fake, fake_category_logits = self.netD(fake_AB)

@@
-        self.g_loss.backward()
-        self.optimizer_G.step()
+        self.g_loss = self.g_loss / self.accum_steps
+        self.g_loss.backward()
+
+        self._accum_counter += 1
+
+        if self._accum_counter >= self.accum_steps:
+            self.optimizer_D.step()
+            self.optimizer_G.step()
+            self.optimizer_D.zero_grad(set_to_none=True)
+            self.optimizer_G.zero_grad(set_to_none=True)
+            self._accum_counter = 0

四、train.py 需要做的最小修改

1️⃣ argparse 加一行

parser.add_argument('--accum_steps', type=int, default=1)

2️⃣ 建立 model 時傳入

model = Zi2ZiModel(
    ...
    accum_steps=args.accum_steps,
)

3️⃣ train loop 不用改！

model.optimize_parameters()

👉 梯度累積已完全封裝在 model 內

五、4GB GPU 建議設定（實測安全）

--batch_size 1
--accum_steps 8

等效 batch size = 8

若還是 OOM：

  • --image_size 256
  • InstanceNorm（你已經是）
  • 關掉 self-attention
    -（進階）加 AMP

六、這個實作的優點

✅ 不破壞原本 GAN 訓練順序
✅ D / G 梯度比例正確
✅ train.py 完全不用知道 accumulation 細節
✅ 對 zi2zi 這種小 batch font GAN 非常穩

如果你願意，我可以下一步幫你：

  • 🔥 加 AMP（FP16）再省 30–40% VRAM
  • 🔥 把 D 改成 lazy update（n_critic）
  • 🔥 幫你算「最省 VRAM 的 batch × accum 組合」

另一個 AI, Gemini 的回答

梯度累積的原理

梯度累積是一種用時間換空間的技術。當你的 GPU 記憶體不夠大，沒辦法一次跑很大的 Batch Size 時，這個方法很有用。

通常訓練時，程式每跑完一個 Batch 就會更新一次模型權重。梯度累積則是讓程式跑過好幾個 Batch，把算出來的梯度先存在記憶體裡加起來。等到累積的次數夠了，才真正去更新權重並清空梯度。

這樣做可以讓小顯存的電腦模擬出大 Batch Size 的效果。例如你每次只能跑 4 個樣本，但累積 8 次後才更新，這就等同於用 32 個樣本的 Batch Size 在訓練。這對穩定模型收斂很有幫助，特別是在處理影像這種吃資源的任務時。

修改後的程式碼建議

針對你提供的 zi2zi-pytorch 專案，主要的修改邏輯是在 train.py 的循環中加入計數器。假設你想達到原本 batch_size=16 的效果，但 4GB 顯存只能跑 batch_size=4，你可以設定累積步數為 4 次。

以下是核心邏輯的修改方式：

# 假設原始設定
accumulation_steps = 4  # 累積 4 次後更新，4*4=16
optimizer_g = torch.optim.Adam(model.G.parameters(), lr=0.0002)
optimizer_d = torch.optim.Adam(model.D.parameters(), lr=0.0002)

for i, data in enumerate(dataloader):
    # 1. 正常的向前傳播
    # 這裡省略 model 的輸入過程
    d_loss, g_loss = model(data)
    
    # 2. 損失值要除以累積步數，平均梯度
    d_loss = d_loss / accumulation_steps
    g_loss = g_loss / accumulation_steps
    
    # 3. 反向傳播，這步會累積梯度而不清除
    d_loss.backward()
    g_loss.backward()
    
    # 4. 達到累積步數才更新權重
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer_g.step()
        optimizer_d.step()
        
        # 記得手動清空梯度
        optimizer_g.zero_grad()
        optimizer_d.zero_grad()

4GB 顯存的額外調整

在 4GB 的筆電上執行，除了改梯度累積，建議同步調整 train.py 的參數。

首先，把 batch_size 降到 2 或 4，確保顯存不會直接炸掉。其次，檢查 DataLoader 的 num_workers，在 Windows 筆電上設為 0 或 2 會比較穩定。

如果還是記憶體不足，可以考慮開啟 torch.cuda.amp 自動混合精度訓練。這能把運算從 Float32 轉為 Float16，通常可以省下將近一半的顯存空間，而且速度會變快。

需要我幫你把混合精度的程式碼也寫出來嗎？

顯存太小造成的雜訊問題

4GB 的顯存跑這種字體模型真的很吃力。當你的 batch size 縮得太小，模型每次學習看到的樣本太少，就像是只看一眼就想畫出全身像，畫出來的東西當然會有很多亂七八糟的雜訊。這不是你的錯，是硬體限制讓模型在走歪的邊緣試探。

學習率的調整建議

如果你已經調低了 netG 的學習率，netD 的學習率也要跟著降下來。通常建議 netD 的學習率可以設定得比 netG 還要低一些，或者是保持一樣。如果你的 netG 設定在 0.0001，那 netD 可以試試看 0.00005。這樣可以防止辨別器太快變強，不然生成器會被虐到不知道怎麼改進，最後畫出來的東西就會是一團亂。

讓訓練更穩定的做法

除了調整學習率，你還可以試著增加訓練的總次數。因為 batch size 小，模型需要更長的時間來消化數據。另外，如果程式碼改得動，可以研究一下梯度累積的寫法。這能讓你在 4GB 的筆電上，假裝是用比較大的 batch size 在訓練，這對減少雜訊非常有幫助。

訓練時的環境檢查

筆電訓練時溫度很高，如果過熱降頻也會影響速度。建議把沒用的程式都關掉，把所有顯存都留給 PyTorch。雖然硬體不如 Colab，但只要慢慢磨，還是有機會跑出堪用的結果。

參數調整的比例建議

從你提供的 Log 來看，原本在 Colab 訓練時，生成器 G 的學習率大約是辨別器 D 的三到四倍。當你在筆電上把 G 的學習率調低後，D 的學習率也要跟著壓低。如果你的 G 現在設定在 0.0001，建議 D 可以試試看 0.00003 或 0.00005。保持 G 比 D 快一點點的節奏，可以防止辨別器太強，讓生成器有機會學到正確的字體結構，而不是只會在那裡亂畫雜訊。

解決雜訊的關鍵技術

小 batch size 會讓模型的學習過程非常不穩定，這就是雜訊的由來。在 4GB 顯存的限制下，最有效的藥方是「梯度累積」。這就像是原本一次要搬一大捆木頭，現在你分開搬，等搬了八次再一起結算。這樣雖然記憶體佔用小，但模型學到的效果會接近 batch size 為 8 的狀態。你可以去改訓練腳本，讓它每跑幾步才更新一次權重，雜訊自然會變少。

顯存不足的生存策略

你的模型有超過五千萬個參數，這對 4GB 顯存來說真的很吃力。除了調低學習率，你也可以考慮把圖片的解析度降一點，或者把模型裡的通道數縮減。雖然這樣會犧牲一點字體的精細度，但總比跑不動或是整張都是點點好。另外訓練時記得把筆電墊高，散熱做好了效能才不會因為過熱而亂掉。

觀察數據的變化

在筆電訓練時，你要盯緊 d_loss 的數值。如果辨別器的 loss 變得非常低，代表它已經把生成器看透了，這時候雜訊就會噴發。這時候就算 G 再努力學也沒用。看到這種情況，就要果斷再把 D 的學習率調降，或是增加 G 的訓練頻率。訓練這種字體模型就像是在平衡天平，兩邊的力道要隨時調整，成品才會好看。

需要我幫你看看具體要在程式碼的哪幾行加上梯度累積的功能嗎？

Related Posts

發佈留言

發佈留言必須填寫的電子郵件地址不會公開。 必填欄位標示為 *