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對(duì)PyTorch中inplace字段的全面理解

 更新時(shí)間:2021年05月22日 09:52:09   作者:冷月葬婲魂  
這篇文章主要介紹了對(duì)PyTorch中inplace字段的全面理解,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

例如

torch.nn.ReLU(inplace=True)
inplace=True

表示進(jìn)行原地操作,對(duì)上一層傳遞下來(lái)的tensor直接進(jìn)行修改,如x=x+3;

inplace=False

表示新建一個(gè)變量存儲(chǔ)操作結(jié)果,如y=x+3,x=y;

inplace=True

可以節(jié)省運(yùn)算內(nèi)存,不用多存儲(chǔ)變量。

補(bǔ)充:PyTorch中網(wǎng)絡(luò)里面的inplace=True字段的意思

在例如nn.LeakyReLU(inplace=True)中的inplace字段是什么意思呢?有什么用?

inplace=True的意思是進(jìn)行原地操作,例如x=x+5,對(duì)x就是一個(gè)原地操作,y=x+5,x=y,完成了與x=x+5同樣的功能但是不是原地操作。

上面LeakyReLU中的inplace=True的含義是一樣的,是對(duì)于Conv2d這樣的上層網(wǎng)絡(luò)傳遞下來(lái)的tensor直接進(jìn)行修改,好處就是可以節(jié)省運(yùn)算內(nèi)存,不用多儲(chǔ)存變量y。

inplace=True means that it will modify the input directly, without allocating any additional output. It can sometimes slightly decrease the memory usage, but may not always be a valid operation (because the original input is destroyed). However, if you don't see an error, it means that your use case is valid.

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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