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PaddlePaddle
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1e39b1ec
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9月 05, 2023
作者:
H
Haohongxiang
提交者:
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9月 05, 2023
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[incubate/new_frl] Support detach of EagerParamBase in recompute (#56767)
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5a9214d8
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1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
17 addition
and
0 deletion
+17
-0
python/paddle/distributed/fleet/recompute/recompute.py
python/paddle/distributed/fleet/recompute/recompute.py
+17
-0
未找到文件。
python/paddle/distributed/fleet/recompute/recompute.py
100755 → 100644
浏览文件 @
1e39b1ec
...
@@ -13,6 +13,7 @@
...
@@ -13,6 +13,7 @@
# limitations under the License.
# limitations under the License.
import
contextlib
import
contextlib
import
copy
import
weakref
import
weakref
import
paddle
import
paddle
...
@@ -21,6 +22,7 @@ from paddle.autograd import PyLayer
...
@@ -21,6 +22,7 @@ from paddle.autograd import PyLayer
from
paddle.distributed.fleet.meta_parallel.parallel_layers.random
import
(
from
paddle.distributed.fleet.meta_parallel.parallel_layers.random
import
(
get_rng_state_tracker
,
get_rng_state_tracker
,
)
)
from
paddle.fluid.framework
import
EagerParamBase
from
paddle.framework
import
core
,
in_dygraph_mode
from
paddle.framework
import
core
,
in_dygraph_mode
from
..utils.log_util
import
logger
from
..utils.log_util
import
logger
...
@@ -28,6 +30,17 @@ from ..utils.log_util import logger
...
@@ -28,6 +30,17 @@ from ..utils.log_util import logger
__all__
=
[]
__all__
=
[]
def
_varbase_help
(
param
):
state
=
copy
.
deepcopy
(
param
.
__dict__
)
new_param
=
EagerParamBase
(
shape
=
param
.
shape
,
dtype
=
param
.
dtype
,
name
=
param
.
name
,
**
state
)
param
.
_share_buffer_to
(
new_param
)
return
new_param
def
detach_variable
(
inputs
):
def
detach_variable
(
inputs
):
out
=
[]
out
=
[]
for
inp
in
inputs
:
for
inp
in
inputs
:
...
@@ -35,6 +48,10 @@ def detach_variable(inputs):
...
@@ -35,6 +48,10 @@ def detach_variable(inputs):
out
.
append
(
inp
)
out
.
append
(
inp
)
continue
continue
if
isinstance
(
inp
,
EagerParamBase
):
out
.
append
(
_varbase_help
(
inp
))
continue
x
=
inp
.
detach
()
x
=
inp
.
detach
()
x
.
stop_gradient
=
inp
.
stop_gradient
x
.
stop_gradient
=
inp
.
stop_gradient
out
.
append
(
x
)
out
.
append
(
x
)
...
...
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