PyTorch------nn.ReLU(inplace = True)详解

最新推荐文章于 2025-10-24 20:37:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-24 20:37:15 发布 · 4.6w 阅读 · 195 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pytorch #ReLU #reluinplace #神经网络 #深度学习

本文深入解析了PyTorch中ReLU函数的inplace参数作用。当inplace设为True时，ReLU操作将直接在输入数据上进行修改，节省了内存空间和时间，提高了效率。文章通过对比inplace为True和False时的内存地址变化，形象地说明了其工作原理。
部署运行你感兴趣的模型镜像
  • nn.ReLU我们常常在使用,但是这个inplace的参数使用的就不多了,有什么含义和作用呢?
  • nn.ReLU()函数默认inplace 默认是False
  • 在这里插入图片描述
  • 测试方法如下:
  • 在这里插入图片描述
    inplace = False
  • 注意输出对象地址
  • inplace = False 时,不会修改输入对象的值,而是返回一个新创建的对象,所以打印出对象存储地址不同,类似于C语言的值传递
    在这里插入图片描述
  • inplace = True
  • 注意输出对象地址
  • inplace = True 时,会修改输入对象的值,所以打印出对象存储地址相同,类似于C语言的址传递,
  • 在这里插入图片描述
  • inplace = True ,会改变输入数据的值,节省反复申请与释放内存的空间与时间,只是将原来的地址传递,效率更好

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解
09-18
nn.ReLU(inplace=True), nn.Flatten(), nn.Linear(5408, 10) ) def forward(self, x): return self.network(x) ``` 在这个例子中，`nn.Sequential`包含了四个层：一个卷积层、一个ReLU激活函数、一个Flatten...
PyTorch中nn.ReLU(inplace=True)中inplace=True有什么用
zghnwsc的博客
04-12 2043
nn.ReLU(inplace=True)， 在pytorch里面，inplace默认是False的，这里我们设置成True， 它的意思是：是否将计算得到的值直接覆盖之前的值。 就是对上面conv2d中传过来的tensor直接修改，而不是先找一个变量做中间的传递。 这样做的好处就是能够节省运算内存，不用多存储额外的变量。 ...
pytorch中激活函数ReLU
qq_24503095的博客
12-23 3398
nn.ReLU(inplace=True) Parameters inplace – can optionally do the operation in-place. Default: False ReLU(x)=max(0,x) 参数inplace=True: inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出 注： 产生的计算结果不会有影响。利用in-pl...
PyTorch 深度学习笔记（十一）：ReLU 激活函数的 PyTorch 调用与参数设置
2501_93928506的博客
10-24 206
修正线性单元（Rectified Linear Unit）是最常用的激活函数之一，数学定义为：$$$$其导数为分段函数：$$$$优势：计算高效、缓解梯度消失问题。
nn.ReLU(inplace=True)
HJC256ZY的博客
06-03 2763
nn.ReLU(inplace=True)，默认是False 不管是true 还是False 都不会改变Relu后的结果。 inplace=True 利用in-place计算可以节省内（显）存，同时还可以省去反复申请和释放内存的时间 import torch from torch import nn as nn m = nn.ReLU(inplace=True) n =nn.ReLU(inplace=False) input = torch.randn(10) print(input) print(m(
激活函数(ReLU)：nn.ReLU(inplace=True)
lhwjgs123456789的博客
07-07 5403
nn.ReLU(inplace=True) 参数inplace=True: inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出 inplace：can optionally do the operation in-place. Default: False 注： 产生的计算结果不会有影响。利用in-place计算可以节省内（显）存，同时还可以省去反复申请和释放内存的时间。但是会对原变量覆盖，只要不带来错误就用。 例子： import t...
nn.ReLU(inplace=True)中inplace=True是什么意思？
weixin_50531046的博客
11-22 1602
的意思是指定激活函数是否应该对输入张量进行 "in-place" 操作。"In-place" 操作表示直接在原始内存位置上修改数据，而不是创建新的对象。这样做的优势是可以节省一些内存，因为不需要为输出额外分配内存。但是，这也意味着不能保留原始的输入张量，因为它被修改了。时，原始输入张量可能会受到影响，因此在某些情况下，可能需要根据具体的需求来选择是否启用 "in-place" 操作。表示 ReLU 操作将直接修改输入张量，而不是创建一个新的张量来保存结果。在 PyTorch 中，
【Pytorch】nn.ReLU(inplace=True)
weixin_44378835的博客
08-10 1444
。
from torch import nn class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, in_channels=3, num_classes=10): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.AdaptiveAvgPool2d((2, 2)) ) self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(), nn.Linear(256 * 2 * 2, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, num_classes), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = x.flatten(1) x = self.classifier(x) return x帮我解释一下这段代码
06-28
nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # 重叠池化 nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(256...
class ImprovedCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(ImprovedCNN, self).__init__() # 使用更深的网络但保持合理的复杂度 self.features = nn.Sequential( # Block 1 - 增加通道数更快 nn.Conv2d(3, 128, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2), nn.Dropout(0.2), # Block 2 nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2), nn.Dropout(0.3), # Block 3 nn.Conv2d(256, 512, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.AdaptiveAvgPool2d((4, 4)), nn.Dropout(0.4), )能详细解释一下吗
最新发布
10-31
nn.ReLU(inplace=True), # 非线性激活 nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1, bias=False), # 重复三次卷积块 nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1, bias=False), nn....
PyTorch学习笔记（1）nn.Sequential、nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d、nn.ReLU和nn.MaxPool2d
weixin_42495721的博客
01-15 1万+
这里写目录标题一、nn.Sequential二、nn.Conv2d 一、nn.Sequential torch.nn.Sequential是一个Sequential容器，模块将按照构造函数中传递的顺序添加到模块中。另外，也可以传入一个有序模块。 为了更容易理解，官方给出了一些案例： # Sequential使用实例 model = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,
import torch import torch.nn as nn class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 # 通道扩展系数 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.downsample = downsample def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample: # 维度匹配处理 identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) return out 这段代码是
05-08
self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = nn.Conv2d( out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, # 注意第二个卷积固定stride=1 padding=1, bias=False ) self.bn2 = nn.BatchNorm...
PyTorch中nn.ReLU(inplace=True)中inplace的作用
学无止境、积少成多、厚积薄发
06-17 1万+
我们用PyTorch搭建神经网络是，会遇到nn.ReLU(inplace=True),inplace=True是什么意思呢？ nn.Conv2d(64,192,kernel_size=3,stride=1,padding=1), nn.ReLu(inpalce=True),# inplace为True，默认为False 意思是：是否将得到的值计算覆盖之前的值 例如：x = x+1 即对原值x进...
ReLU之参数 inplace=True
zhanly19的博客
08-24 1万+
在下采样的过程中，我们常常用ReLU（inplace=True），具体的含义： import torch from torch import nn as nn m = nn.ReLU(inplace=True) input = torch.randn(10) print(input) output = m(input) print(output) print(input) tensor([-0....
self.relu = nn.ReLU(inplace = True) 里面的inplace什么意思，一般怎么设置？
weixin_44603934的博客
01-02 1881
因为即使在训练过程中，in-place操作可以节省一些内存，但在反向传播时可能会出现问题，因为之前的梯度在原位操作之后将不可用。当`inplace=True`时，ReLU函数会在原位（in-place）修改原始张量，即直接在原始张量上执行计算。原始张量在函数计算完成后会被修改，节省了额外的内存空间。在深度学习中，ReLU（修正线性单元）是一种常用的激活函数，其定义为 f(x) = max(0, x)。当`inplace=False`时，ReLU函数会返回一个新的张量作为输出，不改变原始张量。
nn.ReLU(inplace=True)的理解
热门推荐
qq_41872630的博客
01-26 1万+
inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出。 例子见：https://blog.csdn.net/tmk_01/article/details/80679991
nn.ReLU(inplace=True)中inplace的作用
weixin_36670529的博客
05-15 1359
在文档中解释是： 参数： inplace-选择是否进行覆盖运算 意思是是否将得到的值计算得到的值覆盖之前的值，比如： x = x +1 即对原值进行操作，然后将得到的值又直接复制到该值中 而不是覆盖运算的例子如： y = x + 1 x = y 这样就需要花费内存去多存储一个变量y，所以 nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, pad...
nn.ReLU() 函数的inplace参数
denao 的博客
04-12 3688
本文对pytorch 中的nn.ReLU() 函数的inplace参数进行了研究，研究发现: 第一，inplace 默认为False； 第二，inplace 取值不影响loss 的反向传播，计算时可直接予以忽略。 import torch import torch.nn as nn #inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出 np.random.seed(1) W=np.random.randn(7,3) W=torch.Tensor(W) W.require
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值