如何在 TF 2.0 / 1.14.0-eager 和自定义训练循环（梯度磁带）中执行梯度累积？

Question

背景： 我有一个模型，我正在尝试将它移植到TF 2.0 以获得一些甜蜜的渴望执行，但我似乎无法弄清楚如何进行分布式训练（4 个 GPU）并同时执行梯度累积.

问题：

• 我需要能够使用带有梯度磁带的自定义训练循环，因为我有一个复杂的多模型问题（几个输入模型和输出模型一起训练），我不需要二阶梯度

• 对于我的模型的大小（中等，类似于中型变压器），我无法使用 4 个 GPU 获得大于 ~32 的批量大小，这是我可以获得的最大实例，遗憾的是，这些确实是 11GB K80 的旧款，因为 Azure 似乎认为 Google 甚至不再免费赠送的 GPU 已经足够好............

• 我有一个需要非常大批量的数据集，因为我必须考虑一个非常大的不平衡（我也在使用 c 的加权和焦点损失），因此我需要执行 4-8 步的梯度累积来平滑渐变。

我已阅读分布式训练循环指南并设法实现它： https://www.tensorflow.org/beta/tutorials/distribute/training_loops

我还在 TF 2.0 中为自定义训练循环和tf.keras 实现了梯度累积： https://colab.research.google.com/drive/1yaeRMAwhGkm1voaPp7EtFpSLF33EKhTc

Answer 1

阅读https://www.tensorflow.org/tutorials/distribute/custom_training，如果您仍有任何问题，请更新您的问题。