python - Theano 的扫描函数复制非序列共享变量

Question

我正在尝试在 Theano 中为 CNN 网络实现自定义卷积层，为此我使用了扫描函数。这个想法是将新的卷积掩码应用于每个像素。

scan 函数编译正确，但由于某种原因，我遇到了内存不足的错误。调试(见下文)表明 non_sequences 变量被复制到每个循环实例(每个像素)，这当然会占用我的 GPU 内存:

def convolve_location(index, input, bias):
    hsize = self.W.shape / 2
    t = T.switch(index[0]-hsize[0] < 0, 0, index[0]-hsize[0])
    l = T.switch(index[1]-hsize[1] < 0, 0, index[1]-hsize[1])
    b = T.switch(index[0]+hsize[0] >= input.shape[2], input.shape[2]-1, index[0]+hsize[0])
    r = T.switch(index[1]+hsize[1] >= input.shape[3], input.shape[3]-1, index[1]+hsize[1])

    r_image = (input[:, :, t:b, l:r] - input[:, :, index[0], index[1]][:, :, None, None]) ** 2
    r_delta = (bias[:, :, t:b, l:r] - bias[:, :, index[0], index[1]][:, :, None, None]) ** 2
    return T.sum(r_image*r_delta)

# # Define cost function over all pixels
self.inds = theano.shared(np.array([(i, j) for i in range(self.image_shape[2]) for j in range(self.image_shape[3])], dtype='int32'), borrow=True)
self.cost = T.sum(theano.scan(
    fn=convolve_location,
    outputs_info=None,
    sequences=[self.inds],
    non_sequences=[self.input, self.b],
    n_steps=np.prod(self.image_shape[-2:])
)[0])

这是调试器的输出:

MemoryError: alloc failed Apply node that caused the error: Alloc(TensorConstant{0.0}, TensorConstant{1025}, TensorConstant{2000}, TensorConstant{3}, TensorConstant{32}, TensorConstant{32}) Inputs types: [TensorType(float32, scalar), TensorType(int64, scalar), TensorType(int64, scalar), TensorType(int64, scalar), TensorType(int64, scalar), TensorType(int64, scalar)] Inputs shapes: [(), (), (), (), (), ()] Inputs strides: [(), (), (), (), (), ()] Inputs values: [array(0.0, dtype=float32), array(1025), array(2000), array(3), array(32), array(32)]

Debugprint of the apply node:  Alloc [@A] <TensorType(float32, 5D)> '' |TensorConstant{0.0} [@B] <TensorType(float32, scalar)>  |TensorConstant{1025} [@C] <TensorType(int64, scalar)>  |TensorConstant{2000} [@D] <TensorType(int64, scalar)>  |TensorConstant{3} [@E] <TensorType(int64, scalar)>  |TensorConstant{32} [@F] <TensorType(int64, scalar)>  |TensorConstant{32} [@F] <TensorType(int64, scalar)> Storage map footprint:
 - CudaNdarrayConstant{[[[[ 0.]]]]}, Shape: (1, 1, 1, 1), ElemSize: 4 Byte(s), TotalSize: 4 Byte(s)
 - Constant{18}, Shape: (1,), ElemSize: 8 Byte(s), TotalSize: 8.0 Byte(s)

 - TensorConstant{(1, 1) of 0}, Shape: (1, 1), ElemSize: 1 Byte(s), TotalSize: 1 Byte(s)
 - Constant{1024}, Shape: (1,), ElemSize: 8 Byte(s), TotalSize: 8.0 Byte(s)
 - Constant{-1}, Shape: (1,), ElemSize: 8 Byte(s), TotalSize: 8.0 Byte(s)
 - TensorConstant{32}, Shape: (1,), ElemSize: 8 Byte(s), TotalSize: 8.0 Byte(s)
 - Subtensor{:int64:}.0, Shape: (1024,), ElemSize: 4 Byte(s), TotalSize: 4096 Byte(s)
 - Constant{34}, Shape: (1,), ElemSize: 8 Byte(s), TotalSize: 8.0 Byte(s)
 - Constant{2}, Shape: (1,), ElemSize: 8 Byte(s), TotalSize: 8.0 Byte(s)
 - TensorConstant{[2000    3..  32   32]}, Shape: (4,), ElemSize: 8 Byte(s), TotalSize: 32 Byte(s)
 - Reshape{4}.0, Shape: (2000, 3, 32, 32), ElemSize: 4 Byte(s), TotalSize: 24576000 Byte(s)
 - TensorConstant{(1, 1, 1, 1) of 0}, Shape: (1, 1, 1, 1), ElemSize: 1 Byte(s), TotalSize: 1 Byte(s)
 - CudaNdarrayConstant{[[[[ 0.1]]]]}, Shape: (1, 1, 1, 1), ElemSize: 4 Byte(s), TotalSize: 4 Byte(s)
 - <TensorType(float32, matrix)>, Shape: (50000, 3072), ElemSize: 4 Byte(s), TotalSize: 614400000 Byte(s)

如您所见，输入显示为 1025x2000x3x32x32 张量，而原始张量的大小为 2000x3x32x32，1025 是扫描的迭代次数 + 1。

为什么每次迭代都会复制 non_sequences 变量而不是简单地重复使用，我该如何解决？

编辑:

self.input 和self.b 都是共享变量。 self.input在初始化时传递给类，而self.b在类内部定义如下:

self.b = theano.shared(np.zeros(image_shape, dtype=theano.config.floatX), borrow=True)

Answer 1

有可能在首次创建扫描时或在优化过程中的某个时刻创建具有该形状的符号 Alloc。但是，它应该在优化过程的后期进行优化。

我们知道最近有一个 but 与之相关，现在应该在 Theano 的开发(“前沿”)版本中修复。事实上，我只是用最近的开发版本尝试了你的代码片段(稍作编辑)，没有出现内存错误。此外，计算图中的任何地方都没有 5D 张量，这表明该错误确实已修复。

最后，请注意，使用 scan 而不是现有的卷积操作之一表示时，并非真正循环的操作(如卷积)可能会慢得多。特别是，当循环的迭代不相互依赖时，scan 将无法有效地并行化。