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checkpoint_blocks 函数实现了一种分块梯度检查点机制 (checkpoint_blocks)，目的是通过分块（chunking）执行神经网络模块，减少内存使用。在深度学习训练中，梯度检查点（activation checkpointing）是一种显存优化技术。该代码可以：

1. 对神经网络的块（blocks）按需分块，并对每块应用梯度检查点。
2. 动态调整计算开销与显存占用的权衡。

1. 源代码：

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