其实置位操作是泛指直接更改内存中的值,而不是先复制一个值再更改复制后的这个值的操作。 An in-place operation is an operation that changes directly the content of a given Tensor without making a copy. Inplace operations in pytorch are always postfixed with a, like .add() or .scatter_(). P...
in-place操作的主要缺点是,它们可能会覆盖计算梯度所需的值,这意味着破坏模型的训练过程。这是PyTorch autograd官方文档所说的: 在autograd支持in-place操作是一件困难的事情,我们在大多数情况下不鼓励使用它们。Autograd的主动缓冲区释放和重用使其非常高效,在很少情况下,in-place操作实际上会显著降低内存使用量。除非...
The conv operation need it’s output to be able to compute the backward pass.The batchnorm operations does not need it’s output to compute the backward pass. So the operation that comes just after batchnorm is allowed to make changes inplace, while an operation coming just after a conv ...
就地操作,将结果存储到操作数中。用 _ 结尾,比如x.copy_(),x.t_(),x.add_(),都会改变x。 in-place 操作节省了一些内存,但是也会丢失历史记录,所以不建议使用。 Tensor to NumPy array CPU 上的张量和 NumPy 数组可以共享它们的底层内存位置,改变其中一个将会改变另一个。 Tensor to NumPy array: t = ...
避免不必要的数据复制:在数据处理和转换过程中,尽量使用原地操作(in-place operations),避免不必要的数据复制。 使用更高效的算法:选择内存占用较小的算法,以减少内存消耗。 总结 处理大规模数据集时,内存不足是一个常见的问题。通过使用数据加载器进行分批加载、利用外部存储器以及优化数据结构和代码,你可以有效地解决...
When we convert to MPS, however, we see that the second in-place operations breaks, failing to add 0.25 after moving the tensor to MPS: === Running with device: mps, workaround id: None === [Pre-to] orig: tensor([[0.5000, 0.5000], [0.5000, 0.5000]]), post: tensor([[0.7500, 0...
比如autograd的跟踪、in-place operations的属性,什么时候requires_grad为True,什么时候又为False,什么时候梯度会进行覆盖等等,这一些还是一头雾水。特别是上面那种写法,搞不明白loss为什么就突然下降了,所以还是得多学多用才能记住,才能深刻理解。 ...
如果两个张量共享数据,那么对其中一个张量所做的更改将反映在另一个张量上,这可能会导致不可预见的副作用,特别是在进行原地操作(in-place operations)时,比如使用masked_fill_(注意这里的下划线,表示原地操作)。 举个例子,假设你有一个张量x和一个布尔掩码mask,如果mask是x的布尔版本,并且它们共享数据,那么当你对...
此外还有一种edge case:Tracing of in-place operations of tensor views (e.g. indexing on the left-hand side of an assignment)。例如,一个slice有in-place def fill_row_zero(x): x[0] = torch.rand(*x.shape[1:2]) return x traced = torch.jit.trace(fill_row_zero, (torch.rand(3, 4)...
Operations(运算) pytorch有多种运算的语法。在下列例子中,我们看一下加法运算: 加法1 加法2: 加法:提供一个输出tensor作为参数 加法:in-place ( 相当于+= ,将结果直接赋值到左侧的变量) 注:任何方法名中使用“_”的都是in-place操作,比如x.copy_(y),x.t_(),都会使x的值发生改变。