在编写 pytorch 代码的时候, 如果模型很复杂, 代码写的很随意, 那么很有可能就会碰到由 inplace operation 导致的问题. 所以本文将对 pytorch 的 inplace operation 做一个简单的总结. 在pytorch 中, 有两种情况不能使用 inplace operation: 对于requires_grad=True 的 叶子张量(leaf tensor)不能使用 inplace o...
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...
inplace 操作是 PyTorch 里面一个比较常见的错误,有的时候会比较好发现,例如下面的代码: importtorchw=torch.rand(4,requires_grad=True)w+=1loss=w.sum()loss.backward() 执行loss 对参数 w 进行求导,会出现报错: RuntimeError: a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operati...
loss.backward() 执行loss对参数w进行求导,会出现报错:RuntimeError: a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation. 导致这个报错的主要是第 3 行代码w += 1,如果把这句改成w = w + 1,再执行就不会报错了。这种写法导致的inplace operation是比较好发现的,但是有的时候同...
执行loss对参数w进行求导,会出现报错:RuntimeError: a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation. 导致这个报错的主要是第 3 行代码w += 1,如果把这句改成w = w + 1,再执行就不会报错了。这种写法导致的inplace operation是比较好发现的,但是有的时候同样类似的报错,会...
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation. 1. Inplace操作概述 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...
在第一种情况下,我们计算y2的梯度,需要用到y1,虽然我们对y1进行了inplace operation,但对于y2来说,forward和backward时,y1的_version是相同的,因此不会有问题 而在第二种情况下,我们在y2完成forward之后,对y1进行inplace operation,导致y1的_version发生变化,导致forward和backward时两个_version不一致,因此报错 ...
Python中的in-place操作 在Python编程中,有时我们需要对数据进行操作而不创建新的对象。这样的操作被称为"in-place"操作。通过"in-place"操作,我们可以节省内存空间并提高代码的执行效率。 什么是"in-place"操作? "In-place"操作是指在原始对象上直接进行修改,而不创建新的对象。在Python中,许多内置的数据结构和...
- device: gpu device to run the operation - inplace: True - to run ReLU in-place, False - for normal ReLU call ''' # Create a large tensor t = torch.randn(10000,10000, device=device) # Measure allocated memory torch....
可以看到在子进程中虽然可以隐式的继承父进程的资源,但是像numpy.array这样的对象,通过隐式继承到子进程后是不能进行inplace操作的,否则就会报错,而这个问题是python编译的问题,或者说是语言本身设定的。 也就是说,父进程中的numpy.array对象隐式序列化到子进程后的inplace操作会引起 UnboundLocalError: local variable...