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add memory_optimize.rst
.. _api_guide_memory_optimize:
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显存优化
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显存优化是通过分析、复用 :code:`Program` 中 :code:`Varaible` 使用的显存,从而降低 :code:`Program` 执行时显存消耗的方法。用户可以通过Python脚本调用 :code:`memory_optimize` 接口进行显存优化,显存优化的执行策略如下:
- 首先根据 :code:`Program` 中 :code:`Operator` 之间的关系对 :code:`Variable` 的最后存活时间进行分析,得到每个 :code:`Variable` 的最后存活时间;
- 其次根据每个 :code:`Variable` 的最后存活时间,我们将到达存活时间、不再存活的 :code:`Variable` 所占用的显存提供给后来的 :code:`Variable` 使用。
.. code-block:: python
z = fluid.layers.sum([x, y])
m = fluid.layers.matmul(y, z)
在这个示例中,:code:`x` 的存活时间到 :code:`fluid.layers.sum` 操作为止,所以它的显存可以被 :code:`m` 复用。
针对特定部分禁用显存优化
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:code:`memory_optimize` 支持针对特定部分禁用显存优化,用户可以通过传入 :code:`Variable` 名字的集合来指定哪些 :code:`Variable` 所使用的显存不会被复用;
与此同时,:code:`memory_optimize` 能够针对网络的反向部分禁用显存优化,用户可以通过传入 :code:`skip_grads` 参数来开启这个功能。
.. code-block:: python
fluid.memory_optimize(fluid.default_main_program(),
skip_opt_set=("fc"), skip_grads=True)
在这个示例中,:code:`fluid.memory_optimize` 接口对默认的 :code:`Program` 进行了 :code:`Variable` 最后存活时间的分析,并跳过了名字为 :code:`fc` 的 :code:`Variable` 以及网络反向部分的所有 :code:`Variable` 。
这部分 :code:`Variable` 的显存都不会被别的 :code:`Varaible` 再次使用。
指定显存优化等级
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:code:`memory_optimize` 支持打印显存复用的信息以方便用户进行调试,用户可以通过指定 :code:`print_log=True` 来开启显存复用的调试信息;
:code:`memory_optimize` 支持两种显存优化的等级,:code:`0` 或者 :code:`1` :
- 优化等级为 :code:`0` 时: :code:`memory_optimize` 在分析完 :code:`Variable` 的最后生存时间后,会判断 :code:`Variable` 的 :code:`shape` ,只有 :code:`shape` 相同的 :code:`Variable` 才会进行显存复用;
- 优化等级为 :code:`1` 时: :code:`memory_optimize` 会尽可能地进行显存复用,在分析完 :code:`Variable` 的最后生存时间后,即使是 :code:`shape` 不同的 :code:`Variable` 也会进行最大程度的显存复用。
.. code-block:: python
fluid.memory_optimize(fluid.default_main_program(),
level=0, print_log=True)
在这个示例中,:code:`fluid.memory_optimize` 接口对默认的 :code:`Program` 进行了 :code:`Variable` 最后存活时间的分析。
只有 :code:`shape` 完全相同的 :code:`Variable` 才会进行显存复用,并且在分析结束后,会打印出所有显存复用相关的调试信息。
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