传统的训练函数，一个batch是这么训练的：

for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
    # 1. input output
    images = images.cuda(non_blocking=True)
    target = torch.from_numpy(np.array(target)).float().cuda(non_blocking=True)
    outputs = model(images)
    loss = criterion(outputs,target)
    # 2. backward
    optimizer.zero_grad()   # reset gradient
    loss.backward()
    optimizer.step()            

1. 获取loss：输入图像和标签，通过infer计算得到预测值，计算损失函数；
2. optimizer.zero_grad() 清空过往梯度；
3. loss.backward() 反向传播，计算当前梯度；
4. optimizer.step() 根据梯度更新网络参数

简单的说就是进来一个batch的数据，计算一次梯度，更新一次网络，使用梯度累加是这么写的：

for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
    # 1. input output
    images = images.cuda(non_blocking=True)
    target = torch.from_numpy(np.array(target)).float().cuda(non_blocking=True)
    outputs = model(images)
    loss = criterion(outputs,target)
    # 2.1 loss regularization
    loss = loss/accumulation_steps   
    # 2.2 back propagation