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• 版本、环境信息：    1）PaddlePaddle版本：1.6    2）GPU：Tesla V100 16G2 32G1 CUDA10.0 cudnn7.3    4）系统环境：Ubuntu 18.04
• 训练信息    1）单机多卡    2）显存信息 Tesla V100 16G2 32G1

my_variable = fluid.layers.create_global_var(value=0, shape=[10, 1000, 1000], dtype='float32', name='my_variable', persistable=True, force_cpu=False) fluid.layers.assign(my_np_array, my_variable) result = fluid.layers.matmul(my_variable, my_previous_result_variable)

目前在训练的过程中，每个batch的训练都会自动给my_variable赋值一次，即每个batch进行时都会进行assign操作，由于my_np_array很大，所以很占内存，而且极大影响了整体训练时间， 我想对my_variable在整个训练过程中只赋值一次，请问如何实现？ 谢谢！