nn.ReLu(inpalce=True),# inplace为True,默认为False 意思是:是否将计算得到的值直接覆盖之前的值 例如:x = x+1 即对原值x进行+1操作后得到的值,直接赋值给x 而不是如下找一个中间变量y: y=x+1x=y 先将x进行+1操作后赋值给中间变量y,然后将y值赋给x 这样就需要内存存储变量y 因此当inplace=True...
参数：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。好处：省去了反复申请与释放内存的时间，直接代替原来的值。测试代码：import torch from torch import nn m = nn.ReLU()# 随机⽣成5个数有正有负。input = torch.randn(5)# 打印随机⽣成的数 print(input)outpu...
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...
nn.ReLU(inplace=True) 1. 2. 的意思就是对从上层网络Conv2d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。
nn.ReLU(inplace=True)中inplace的作用 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 +1x= y...
inplace=True 是 PyTorch 中某些函数的一个参数,用于指定是否原地(in-place)操作。对于激活函数 nn.ReLU 来说,inplace=True 表示在原地进行操作,即直接修改输入的 Tensor,而不是创建一个新的 Tensor 来保存结果。 当inplace=True 时,激活函数会修改输入 Tensor 中的值,而不会返回一个新的 Tensor。这样可以节省...
32,krenel_size=5,padding=0)self.relu_2=nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool_2=nn.MaxPool2d(ke...
nn.ReLU(inplace=True),)def forward(self, x):x = self.features(x)class AlexNet_2(nn.Module):def __init__(self, num_classes=n):super(AlexNet, self).__init__()self.features = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1),nn.BatchNorm2d(64),)def forward...
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