编程中的In-place operation(就地操作)是什么意思？

原创 已于 2022-06-09 21:37:55 修改 · 1.1k 阅读 · 0 ·
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#就地操作 #in-place

于 2022-06-09 21:37:24 首次发布
本文介绍了OpenCV库中的filter2D函数及其支持的in-place操作。in-place操作意味着函数直接在输入图像上进行操作，不使用临时变量，从而节省内存，避免内存开销和溢出。这一概念在资源有限的环境中尤为重要，特别是处理大型图像数据时。

看OpenCV对函数filter2D()的介绍,发现有一个概念叫“In-place operation”，原句如下：

The function applies an arbitrary linear filter to an image.In-place operation is supported.

In-place operation 是什么鬼？
直译为“就地操作”。
光凭这个直译还是不知道是啥意思。

网上查了下，发现了它的概念，如下：
in-place操作，意思是所有的操作都是”就地“操作，不允许进行移动，或者称作原位操作，即不允许使用临时变量。
上面的概念来自博文：https://blog.youkuaiyun.com/u011489043/article/details/70197020
可见，不允许使用临时变量是它的重要特性。

上面的博文中用交换变量值为例进行了说明。

那么为什么有时候我们不允许使用临时变量，当我们的内存资源有限时，我们就希望我们被调用的函数不去产生临时变量，这样可以有效避免内存开销和内存溢出。

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解决a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation报错问题
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代码报错：D:\project\pythonProject4\data\jfh.py:5: FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method. The behavior will change in pandas 3.0. This inplace method will never work because the intermediate object on which we are setting values always behaves as a copy. For example, when doing 'df[col].method(value, inplace=True)', try using 'df.method({col: value}, inplace=True)' or df[col] = df[col].method(value) instead, to perform the operation inplace on the original object. sale["购药时间"] = sale["购药时间"].fillna("9999-01-01",inplace=True)
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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+=，*=也是in-place operation。下面是正常的加操作,执行结束加操作之后x的值没有发生变化： 下面是原地操作，执行之后改变了原来变量的值： 在官方问文档中由这一段话：...
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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。...
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Python | Pytorch | 什么是 Inplace Operation（就地操作）？
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nn.ReLU(inplace=True)这是什么意思？
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