开源项目 `gradient-checkpointing` 使用教程

1. 项目目录结构及介绍

gradient-checkpointing/
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
├── memory_saving_gradients.py
├── test/
│   ├── test_memory_saving_gradients.py
│   ├── run_all_tests.sh
│   └── ...
└── ...

目录结构介绍

• README.md: 项目介绍文件，包含项目的基本信息、使用方法和示例。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，通常为MIT许可证。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表，使用pip install -r requirements.txt安装依赖。
• memory_saving_gradients.py: 项目的主要实现文件，包含用于节省内存的梯度检查点功能的实现。
• test/: 测试文件夹，包含项目的单元测试和集成测试脚本。
  • test_memory_saving_gradients.py: 测试memory_saving_gradients.py中实现的梯度检查点功能的脚本。
  • run_all_tests.sh: 运行所有测试的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是memory_saving_gradients.py，该文件实现了梯度检查点功能，允许在训练深度神经网络时节省内存。

主要功能

• gradients 函数: 这是tf.gradients的替代函数，支持梯度检查点功能。用户可以通过指定checkpoints参数来选择哪些节点在正向传播时进行检查点。
• 自动检查点选择: 提供了三种自动选择检查点的方式：
  • 'collection': 检查所有通过tf.get_collection('checkpoints')返回的张量。
  • 'memory': 使用启发式方法自动选择一组节点进行检查点，以实现O(sqrt(n))的内存使用。
  • 'speed': 尝试最大化运行速度，检查点所有计算成本较高的操作（如卷积和矩阵乘法）的输出。

使用示例

from memory_saving_gradients import gradients

# 使用默认的检查点选择方式
grads = gradients(loss, variables)

# 手动指定检查点
grads = gradients(loss, variables, checkpoints=[tensor1, tensor2])

3. 项目的配置文件介绍

项目没有明确的配置文件，但可以通过以下方式进行配置：

依赖安装

使用requirements.txt文件安装项目依赖：

pip install -r requirements.txt

环境变量配置

在运行测试时，确保CUDA Profiling Tools Interface (CUPTI)可以被找到，可以通过设置环境变量来实现：

export LD_LIBRARY_PATH="$[LD_LIBRARY_PATH]:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"

测试运行

运行所有测试脚本：

./test/run_all_tests.sh

通过以上步骤，您可以顺利地启动和配置gradient-checkpointing项目，并开始使用其提供的梯度检查点功能来节省深度学习训练中的内存消耗。