pytorch解决文本多分类问题 项目使用工具：
Python3
分词与词向量：jieba、word2vec、gensim
Pytorch版本：1.0(一开始使用的是pytorch0.4.1,但是在做显存优化的时候使用到了Pytorch1.0的checkpoint特性)
模型：LSTM、GRU、RCNN、bigru_att等
项目采用了6种方法来解决显存溢出的问题，有效减少了的显存的使用。
1、尽可能的inplace化，修改网络结构，将BN层、激活层打包成inplace，打包时再重新计算
训练使用main.py ,model = *_ABN.py
2、使用NVIDIA的apex进行float16精度混合运算
main_float_16.py 是加入了apex后进行的修改
3、使用pytorch1.0的checkpoint特性 checkpoint通过交换计算内存来工作，并不会存储整个计算图的所有中间激活用于后向传播，而是会在反向传播中重新计算他们 例：models.GRU_checkpoint.py
总的效果，inplace_abn、apex可以减少50%的显存，checkpoint可以减少90%的显存！！！
还有一些其他的trick，但是减少显存效果很小。 pytorch减少显存参考： https://www.zhihu.com/question/274635237/answer/582278076?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=42374529024000
pytorch checkpoint源码参考： https://pytorch.org/docs/master/_modules/torch/utils/checkpoint.html#checkpoint
ps:尝试了checkpoint与inplace_abn的组合使用，前期效果较好，后期模型渐渐饱和后，参数量剧增，很快就out of memory