基于torch中Relu（inplace=True）

the hague

于 2021-10-12 15:00:27 发布

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文章标签：深度学习 python pytorch

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PercentageC/article/details/120723739

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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

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