要努力的鱼～
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gradient_accumulation_steps

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如果显存不足，我们可以通过gradient_accumulation_steps梯度累计来解决。
假设原来的batch size=10,数据总量为1000，那么一共需要100train steps，同时一共进行100次梯度更新。
若是显存不够，我们需要减小batch size，我们设置gradient_accumulation_steps=2，那么我们新的batch size=10/2=5，我们需要运行两次，才能在内存中放入10条数据，梯度更新的次数不变为100次，那么我们的train steps=200

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