基于torch中Relu（inplace=True）

最新推荐文章于 2025-08-12 22:17:59 发布
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#深度学习 #python #pytorch

本文探讨了神经网络中激活函数LeakyReLU的使用，特别是`inplace=True`参数的影响。默认情况下，LeakyReLU不会就地修改输入，可能导致额外的内存消耗。当设置`inplace=True`，它将直接修改原始输入，节省内存但结果保持不变。这对于理解深度学习模型的内存管理和优化是重要的知识点。 
关于nn.LeakyReLU(inplace=True)

默认 =False ， 不会覆盖原变量，会反复申请内存

改为 =True ， 会选择覆盖原变量，可以节省内存

两种情况 结果没有发生改变

the hague
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