PyTorch中inplace字段怎么用?数据就地处理是什么意思?

猿友 2021-07-20 10:41:06 浏览数 (167)
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很多可能对pytorch的inplace字段有一些疑惑,这个字段到底是干啥用的?其实,这涉及到pytorch的运算机制,使用这个字段的话pytorch数据就地处理,这样子就不会占用过多的内存,也就达到了节省运算内存的作用,那么pytorch的inplace字段怎么用呢?接下来小编就带你来了解一下!

例如

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

表示进行原地操作,对上一层传递下来的tensor直接进行修改,如x=x+3;

inplace=False

表示新建一个变量存储操作结果,如y=x+3,x=y;

inplace=True

可以节省运算内存,不用多存储变量。

补充:PyTorch中网络里面的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的意思是进行原地操作,例如x=x+5,对x就是一个原地操作,y=x+5,x=y,完成了与x=x+5同样的功能但是不是原地操作。

上面LeakyReLU中的inplace=True的含义是一样的,是对于Conv2d这样的上层网络传递下来的tensor直接进行修改,好处就是可以节省运算内存,不用多储存变量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.

小结

以上就是pytorch的inplace字段怎么用的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持W3Cschool



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