Pytorch中torch.utils.checkpoint()

在PyTorch中，torch.utils.checkpoint 模塊提供了實現(xiàn)梯度檢查點（也稱為checkpointing）的功能。這個技術(shù)主要用于訓(xùn)練時內(nèi)存優(yōu)化，它允許我們以計算時間為代價，減少訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)時的內(nèi)存占用。

原理

梯度檢查點技術(shù)的基本原理是，在前向傳播的過程中，并不保存所有的中間激活值。相反，它只保存一部分關(guān)鍵的激活值。在反向傳播時，根據(jù)保留的激活值重新計算丟棄的中間激活值。因此內(nèi)存的使用量會下降，但計算量會增加，因為需要重新計算一些前向傳播的部分。

用法

torch.utils.checkpoint 中主要的函數(shù)是 checkpoint。checkpoint 函數(shù)可以用來封裝模型的一部分或者一個復(fù)雜的運算，這部分會使用梯度檢查點。它的一般用法是：

import torch
from torch.utils.checkpoint import checkpoint
# 定義一個前向傳播函數(shù)
def custom_forward(*inputs):
    # 定義你的前向傳播邏輯
    # 例如: x, y = inputs; result = x + y
    ...
    return result
# 在訓(xùn)練的前向傳播過程中使用梯度檢查點
model_output = checkpoint(custom_forward, *model_inputs)

在每次調(diào)用 custom_forward 函數(shù)時，它都會返回正常的前向傳播結(jié)果。不過，checkpoint 函數(shù)會確保僅保留必須的激活值（即 custom_forward 的輸出）。其他激活值不會保存在內(nèi)存中，需要在反向傳播時重新計算。

下面是一個具體的示例，演示了如何在一個簡單的模型中使用 checkpoint 函數(shù)：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.checkpoint import checkpoint
class SomeModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SomeModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5)
    def forward(self, x):
        # 使用checkpoint來減少第二層卷積的內(nèi)存使用量
        x = self.conv1(x)
        x = checkpoint(self.conv2, x)
        return x
model = SomeModel()
input = torch.randn(1, 1, 28, 28)
output = model(input)
loss = output.sum()
loss.backward()

在上面的例子中，conv2的前向計算是通過 checkpoint 封裝的，這意味著在 conv1 的輸出和 conv2 的輸出之間的激活值不會被完全存儲。在反向傳播時，這些丟失的激活值會通過再次前向傳遞 conv2 來重新計算。
使用梯度檢查點技術(shù)可以在訓(xùn)練大型模型時減少顯存的占用，但由于在反向傳播時額外的重新計算，它會增加一些計算成本。

到此這篇關(guān)于Pytorch中torch.utils.checkpoint()及用法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pytorch torch.utils.checkpoint()內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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