ニューラルネットワークのメモリ問題を解決！PyTorch「checkpoint」の仕組みと応用例

2024-11-07

torch.utils.checkpoint.checkpoint() 関数は、PyTorchモデルのメモリ使用量を削減するために使用できる高度なテクニックです。これは、中間出力を保存せずに再計算することで、バックプロパゲーション中にメモリ使用量を削減します。

仕組み

checkpoint() 関数は、関数またはモジュールのリストを受け取り、それらをチェックポイントセクションとしてマークします。チェックポイントセクション内では、中間出力が保存されずに計算されます。代わりに、これらの出力は、バックプロパゲーション中に再計算されます。

利点

checkpoint() 関数を使用すると、以下の利点があります。

計算量の増加：中間出力を再計算する必要があるため、計算量が増加します。
メモリ使用量の削減：中間出力が保存されないため、メモリ使用量が大幅に削減されます。

例

以下の例は、checkpoint() 関数を使用して、単純なモデルのメモリ使用量を削減する方法を示しています。

import torch

def forward(x):
    a = x + 1
    b = a * 2
    c = b * 3
    return c

x = torch.randn(100)

with torch.utils.checkpoint.checkpoint(forward):
    output = forward(x)

print(output)

この例では、forward() 関数はチェックポイントセクション内にあります。つまり、a、b、c の中間出力は保存されずに計算されます。

注意事項

checkpoint() 関数は、勾配計算がサポートされていないカスタム関数には使用できません。
checkpoint() 関数は、再帰的な関数には使用できません。

torch.utils.checkpoint.checkpoint() 関数は、メモリ使用量を削減するための強力なツールですが、慎重に使用することが重要です。この関数は、再帰的な関数やカスタム関数には使用できません。また、計算量が増加するため、パフォーマンスへの影響を考慮する必要があります。

PyTorch ドキュメント - torch.utils.checkpoint.checkpoint()

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(128 * 7 * 7, 1000)
        self.fc2 = nn.Linear(1000, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 128 * 7 * 7)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = CNN()
x = torch.randn(100, 3, 224, 224)

# チェックポイントを使用してメモリ使用量を削減
with torch.utils.checkpoint.checkpoint(model.forward):
    output = model(x)

print(output)

この例では、model.forward() 関数はチェックポイントセクション内にあります。つまり、畳み込み層と線形層の中間出力が保存されずに計算されます。

計算量が増加します。
勾配計算がサポートされていないカスタム関数には使用できません。
再帰的な関数には使用できません。

これらの制限により、checkpoint() 関数がすべての状況で最適な選択とは限らない場合があります。

代替方法

以下の代替方法を検討してください。

モデル蒸留: 小さなモデルに大きなモデルの知識を蒸留することで、メモリ使用量を削減できます。これは、torch.distillation モジュールを使用して行うことができます。
混合精度トレーニング: モデルを半精度浮動小数点 (FP16) 形式でトレーニングすることで、メモリ使用量を削減できます。これは、torch.mixed_precision モジュールを使用して行うことができます。
モデル並列化: モデルを複数のデバイスに分散させることで、メモリ使用量を削減できます。これは、DataParallelモジュールを使用して行うことができます。
勾配自動チェックポイント (Automatic Gradient Checkpoint): PyTorch 1.10 以降では、torch.autograd.backward() 関数に checkpoint 引数を渡すことで、勾配自動チェックポイントを使用できます。これは、checkpoint() 関数よりも柔軟性が高く、再帰的な関数やカスタム関数に使用できます。

最適な代替方法を選択するには

最適な代替方法は、特定の状況によって異なります。以下の要素を考慮する必要があります。

パフォーマンス要件
メモリ使用量に対する許容範囲
使用しているハードウェア
モデルのアーキテクチャ

例

以下の例は、勾配自動チェックポイントを使用して、再帰的な関数のメモリ使用量を削減する方法を示しています。

import torch

def forward(x):
    def inner(y):
        return y + 1

    return inner(inner(x))

x = torch.randn(100)

# 勾配自動チェックポイントを使用してメモリ使用量を削減
output = forward(x)
print(output)

この例では、inner() 関数は再帰的な関数です。勾配自動チェックポイントを使用すると、この関数のメモリ使用量を削減できます。