remat 函数keras.remat(f)
将重计算应用于函数或层以优化内存使用。
重计算是一种内存优化技术，它权衡计算量以节省内存。它不存储反向传播所需的中间结果（例如激活值），而是在反向传播过程中重新计算它们。这以增加计算时间为代价减少了峰值内存使用量，从而允许在相同的内存限制下训练更大的模型或使用更大的批次大小。
参数
返回值
一个应用了重计算的包装函数。返回的函数定义了一个自定义梯度，确保在反向传播过程中根据需要重新计算前向计算。
示例
from keras import Model
class CustomRematLayer(layers.Layer):
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.remat_function = remat(self.intermediate_function)
def intermediate_function(self, x):
for _ in range(2):
x = x + x * 0.1 # Simple scaled transformation
return x
def call(self, inputs):
return self.remat_function(inputs)
# Define a simple model using the custom layer
inputs = layers.Input(shape=(4,))
x = layers.Dense(4, activation="relu")(inputs)
x = CustomRematLayer()(x) # Custom layer with rematerialization
outputs = layers.Dense(1)(x)
# Create and compile the model
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer="sgd", loss="mse")