PyTorch中网络里面的inplace=True

最新推荐文章于 2023-03-19 15:57:27 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch
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torch.nn.LeakyReLU(inplace=True)
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pytorch小知识点（一）-------in-place operation
goodxin_ie的博客
04-26 3774
一、什么是in-place 在pytorch的很多函数中经常看到in-place选项，具体是什么意思一直一知半解。这次专门来学习一下，in-place operation在pytorch中是指改变一个tensor的值的时候，不经过复制操作，而是直接在原来的内存上改变它的值。可以把它称为原地操作符。 在pytorch中经常加后缀“_”来代表原地in-place operation，比如说.add...
浅谈PyTorch中in-place operation的含义
09-16
例如，`nn.ReLU(inplace=True)`表示使用ReLU激活函数时，在原输入张量上直接进行非线性变换，而不是先计算出新的张量。这在处理大规模数据或者资源有限的设备上尤为关键，因为它避免了创建和存储中间变量的需求。 ...
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...
【Pytorch】nn.ReLU(inplace=True)
weixin_44378835的博客
08-10 1295
。
PyTorch的inplace的理解
热门推荐
Raywit的博客
06-30 1万+
inplace的理解        我们平时看到的 nn.ReLU(inplace=True)、nn.LeakyReLU(inplace=True)，这些语句中的inplace是什么意思？ inplace=True指的是进行原地操作，选择进行原地覆盖运算。 比如 x+=1则是对原值x进行操作，然后将得到的结果又直接覆盖该值。y=x+5,x=y则不是对x的原地操作。 inplace=True操作的好处就是可以节省运算内存，不用多储存其他无
pytorch 网络里面的inplace=True的意思
Vertira的博客
11-08 870
pytorch 网络里面的inplace=True的意思
nn.RELU(inplace=True)
12-06
nn.RELU(inplace=True)是PyTorch中的一种激活函数操作。ReLU（Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，其数学表达式为f(x) = max(0, x)。它将输入值小于0的部分设为0，而大于0的部分保持不变。 inplace=True...
nn.ReLU(inplace=True)中的inplace是什么意思
05-03
在 PyTorch 中，`inplace` 是一个可选的参数，用于指定是否将操作应用于原始张量（即就地操作），而不是创建一个新的张量来存储结果。在 `nn.ReLU(inplace=True)` 中，`inplace=True` 表示将 ReLU 激活函数应用在...
nn.GELU(inplace=True)
最新发布
12-10
nn.GELU(inplace=True) 是 PyTorch 中一个激活函数层，用于在神经网络中引入非线性变换。GELU 是 Gaussian Error Linear Unit 的缩写，即高斯误差线性单元。它是一种类似于 ReLU 的激活函数，但具有更平滑的特性。 ...
nn.ReLU(inplace=True)
08-19
nn.ReLU(inplace=True)是深度学习框架PyTorch中用于构建ReLU激活函数层的一种方法。ReLU是常用的激活函数之一，其数学定义为f(x) = max(0, x)，将小于0的值变为0，保留大于0的值不变。 而inplace=True表示这个ReLU...
PyTorch 中的 In-place 操作
Warmer_Sweeter
11-13 8073
欢迎关注“小白玩转Python”，发现更多 “有趣”今天的深度神经网络有数以百万计的可训练参数，因此可以试图在免费的 GPU 上训练它们，如 Kaggle 或 Google Colab...
PyTorch中nn.ReLU(inplace=True)中inplace=True有什么用
wzg2016的博客
02-22 1256
以下转自：PyTorch中nn.ReLU(inplace=True)中inplace=True有什么用_zghnwsc的博客-优快云博客 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。 以下转自：nn.ReLU(inp.
PyTorch中网络里面的inplace=True字段的意思
Fighting Hua
08-26 5007
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 modif
PyTorch中in-place
想写就写咯
02-24 3419
in-place operation在pytorch中是指改变一个tensor的值的时候，不经过复制操作，而是直接在原来的内存上改变它的值。可以把它成为原地操作符。 在pytorch中经常加后缀“_”来代表原地in-place operation，比如说.add_() 或者.scatter()。python...
pytorch 中 in-place
m0_43395719的博客
09-28 461
in-place inplace-选择是否进行覆盖运算 Torch 为了提高速度，model:forward() 操作之后赋予的变量是不给这个变量开盘新的存储空间的，而是 引用。就相当于 起了个别名。 in-place operation在pytorch中是指改变一个tensor的值的时候，不经过复制操作，而是直接在原来的内存上改变它的值。可以把它成为原地操作符。 在pytorch中经常加后缀“”来代表原地in-place operation，比如说.add() 或者.scatter()。python里面的
Pytorch中inplace操作
qq_61888524的博客
07-21 4184
之前在写训练代码时，遇到了inplaceoperation导致的问题，所以就了解了一下pytorch的inplaceoperation，在此记录一下inplace操作的一些知识。稍微了解过python的人应该会知道python的变量名是一个类似索引的东西，其指向内存中的一个对象。而对该变量重新赋值，实际上是将该变量名指向内存中的其它对象，原对象本身其实并未改变。而Inplace操作并非如此，该操作会直接改变原对象的内容，这样能减少内存的消耗，但也会带来一些隐患。...
Pytorch inplace的作用
Bungehurst
01-17 469
inplace 代表：是否覆盖之前的值 当inplace=True时,就是对从上层网络中传递下来的tensor直接进行修改，这样能够节省运算内存，不用多存储其他变量。
pytorch中relu的参数inplace的理解
qq_56521244的博客
03-19 1328
观察地址，不难发现a的地址没变，c的地址发生了变化，此时又因为b和d分别指向初试a和c的内存，所以b的值等于更新后a的值，而d的值等于c原来的值。此时a，b共占内存2两块，cd共占内存3块，所以inplace=true的作用为减少内存占用。参照其他作者描述，inplace=false，就相当于a = a + 1；而inplace = True，就相当于a += 1;inplace = false，就相当于另外开辟内存进行计算，inplace = true， 就相当于在原内存计算，作用显而易见，节省内存。
深入理解pytorch中计算图的inplace操作
qq_43391414的博客
03-11 4632
a=1 print(id(a)) a=2 print(id(a)) 并不是在1的空间删除填上2，而是新开辟了空间。 a=[1] print(id(a[0])) a[0]=1 print(id(a[0])) 这个是Inplace操作。 embedding=nn.Parameter(torch.rand(2,3)) d=nn.Parameter(torch.rand(3,3)) user_embeddings=embedding.clone() user_embedding_input = user_emb
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