参考链接：

TF中optimizor源码：

https://blog.csdn.net/Huang_Fj/article/details/102688509

如何累加梯度进行反向：

https://stackoverflow.com/questions/46772685/how-to-accumulate-gradients-in-tensorflow

https://blog.csdn.net/weixin_41560402/article/details/106930463

问题背景及解决：

在显卡资源有限的情况下，想要增加batch_size的大小，于是可以想到将一个大的batch分解成许多的mini_batch前传，并同时将梯度累加，达到batch_size大小之后反向跟新梯度。

操作也很简单，实际上就是将optimizor分解为compute_gradients和apply_gradients两步，并在第一步之后累加梯度即可，具体可以看参考链接里面的optimizor解析，这里也贴一下：

如何进行梯度累加，并更新梯度可以参考上面两个链接，比较详细

  def minimize(self, loss, global_step=None, var_list=None,gate_gradients=GATE_OP, aggregation_method=None,colocate_gradients_with_ops=False, name=None,grad_loss=None):grads_and_vars = self.compute_gradients(loss, var_list=var_list, gate_gradients=gate_gradients,aggregation_method=aggregation_method,colocate_gradients_with_ops=colocate_gradients_with_ops,grad_loss=grad_loss)vars_with_grad = [v for g, v in grads_and_vars if g is not None]if not vars_with_grad:raise ValueError("No gradients provided for any variable, check your graph for ops"" that do not support gradients, between variables %s and loss %s." %([str(v) for _, v in grads_and_vars], loss))return self.apply_gradients(grads_and_vars, global_step=global_step,name=name)

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参考链接：

问题背景及解决：

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