PyTorchの自動微分におけるメモリ使用量と計算コストの最適化：torch.autograd.graph.disable_saved_tensors_hooksの活用

torch.autograd.graph.disable_saved_tensors_hooksは、PyTorchの自動微分におけるメモリ使用量と計算コストを削減するためのコンテキストマネージャーです。このコンテキストマネージャー内で実行される操作では、中間結果が自動的に保存される自動微分グラフへのフックが無効化されます。

詳細

PyTorchの自動微分では、計算グラフと呼ばれるデータ構造を用いて、計算過程を記録します。この計算グラフには、中間結果を含むすべてのテンソルが保存されます。これらのテンソルは、後方計算時に勾配を計算するために使用されます。

しかし、中間結果が大量に保存されると、メモリ使用量と計算コストが増加する可能性があります。torch.autograd.graph.disable_saved_tensors_hooksを使用すると、この問題を回避できます。

このコンテキストマネージャー内で実行される操作では、中間結果が自動微分グラフへのフックによって保存されません。その結果、メモリ使用量と計算コストが削減されます。

例

import torch

with torch.autograd.graph.disable_saved_tensors_hooks():
    # メモリ使用量と計算コストを抑えたい操作を実行
    x = torch.rand(10000, 10000)
    y = x.mm(x)
    z = y.sum()

# ここでzは勾配計算に使用できないことに注意してください。

注意事項

torch.autograd.graph.disable_saved_tensors_hooksを使用する際には、以下の点に注意する必要があります。

このコンテキストマネージャーは、メモリ使用量と計算コストを削減するためにのみ使用してください。他の目的で使用すると、予期しない結果が生じる可能性があります。
このコンテキストマネージャー内で実行される操作では、中間結果が勾配計算に使用できません。

サンプル1: メモリ使用量を抑える

import torch

# メモリ使用量を抑えたい計算を実行
with torch.autograd.graph.disable_saved_tensors_hooks():
    # 大規模なテンソルを作成
    x = torch.rand(10000, 10000)

    # 大規模なテンソルを処理
    y = x.mm(x)
    z = y.sum()

# ここでzは勾配計算に使用できないことに注意してください。

import torch

# 計算コストを抑えたい計算を実行
with torch.autograd.graph.disable_saved_tensors_hooks():
    # 繰り返し計算を実行
    for i in range(1000):
        x = torch.rand(100, 100)
        y = x.mm(x)
        z = y.sum()

# ここでzは勾配計算に使用できないことに注意してください。

このコンテキストマネージャーは、メモリ使用量と計算コストを削減するためにのみ使用してください。他の目的で使用すると、予期しない結果が生じる可能性があります。
このコンテキストマネージャー内で実行される操作では、中間結果が勾配計算に使用できません。

メモリ使用量と計算コストを削減することだけが目的である必要がある
中間結果が勾配計算に使用できない

このような場合、torch.autograd.graph.disable_saved_tensors_hooksの代替方法を検討する必要があります。

代替方法

以下の代替方法を検討することができます。

不要な中間結果を明示的に削除する

torch.autograd.backward()を実行する前に、不要な中間結果を明示的に削除することで、メモリ使用量と計算コストを削減できます。

import torch

x = torch.rand(10000, 10000)
y = x.mm(x)
z = y.sum()

# 不要な中間結果を削除
del x, y

# ここでzは勾配計算に使用できます。

勾配計算を必要としない計算を別のプロセスで実行する

勾配計算を必要としない計算は、別のプロセスで実行することで、メモリ使用量と計算コストを削減できます。

import torch
import multiprocessing

def compute_without_grad(x):
    y = x.mm(x)
    z = y.sum()
    return z

if __name__ == "__main__":
    x = torch.rand(10000, 10000)

    with multiprocessing.Pool() as pool:
        z = pool.apply_async(compute_without_grad, [x])

    # ここでzは勾配計算に使用できません。

勾配計算を必要としない計算を別のライブラリで実行する

勾配計算を必要としない計算は、NumPyなどの別のライブラリで実行することで、メモリ使用量と計算コストを削減できます。

import numpy as np

x = np.random.rand(10000, 10000)
y = np.dot(x, x)
z = np.sum(y)

# ここでzは勾配計算に使用できません。