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checkpoint_blocks 函數(shù)實現(xiàn)了一種分塊梯度檢查點機制 (checkpoint_blocks)，目的是通過分塊（chunking）執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡模塊，減少內(nèi)存使用。在深度學習訓練中，梯度檢查點（activation checkpointing）是一種顯存優(yōu)化技術。該代碼可以：
- 對神經(jīng)網(wǎng)絡的塊（blocks）按需分塊，并對每塊應用梯度檢查點。
- 動態(tài)調(diào)整計算開銷與顯存占用的權衡。
1. 源代碼：
from typing import Any, Tuple, List, Callable, Optional
import torch
import torch.utils.checkpoint
import functoolstry:import deepspeeddeepspeed_is_installed = True
except ImportError:deepspeed_is_installed = FalseBLOCK_ARG = Any
BLOCK_ARGS = Tuple[BLOCK_ARG, ...] # List[BLOCK_ARGS]def get_checkpoint_fn():return torch.utils.checkpoint.checkpoint # deepspeed.checkpointing.checkpointdef checkpoint_blocks(blocks: List[Callable],args: BLOCK_ARGS,blocks_per_ckpt: Optional[int],
) -> BLOCK_ARGS:"""Chunk a list of b