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Pytorch入门(7)—— 梯度累加(Gradient Accumulation)

1. 梯度累加 在训练大模型时,batch_size 最大值往往受限于显存容量上限,当模型非常大时,这个上限可能小到不可接受。梯度累加(Gradient Accumulation)是一个解决该问题的 trick梯度累加的思想很简单,就是时间换空间。具体而言,我们不在每个 batch data 梯度计算后直接更新模型,而是多算几个 batch 后,使用这些 batch 的平均梯度更新模型,从而放大

CodeForces 388A Fox and Box Accumulation

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『树形DP·换根法』Accumulation Degree

题目描述 有一个树形的水系,由 N-1 条河道和 N 个交叉点组成。 我们可以把交叉点看作树中的节点,编号为 1~N,河道则看作树中的无向边。 每条河道都有一个容量,连接 x 与 y 的河道的容量记为 c(x,y)。 河道中单位时间流过的水量不能超过河道的容量。 有一个节点是整个水系的发源地,可以源源不断地流出水,我们称之为源点。 除了源点之外,树中所有度数为 1 的节点都是入海口,可