限制in-place作业的适用性的主要原因有两个: 1、in-place操作可能会覆盖计算梯度所需的值。 2、每个in-place操作实际上都需要实现重写计算图。Out-of-place版本只是简单地分配新对象并保持对旧图的引用,而in-place操作则要求将所有输入的创建者更改为表示该操作的函数。 要小心使用in-place操作的另一个原因是,它...
在PyTorch中,不是所有的操作都可以进行in-place操作。例如,一些函数(如torch.add、torch.sub等)可以进行in-place操作,而另一些函数(如torch.Tensor.abs、torch.Tensor.sin等)则不可以。在进行in-place操作时,我们必须确保我们正在使用的操作支持in-place操作。 内存不足当进行in-place操作时,我们需要足够的内存来存...
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...
pytorch中原地操作的后缀为_,如.add_()或.scatter_(),就地操作是直接更改给定Tensor的内容而不进行复制的操作,即不会为变量分配新的内存。Python操作类似+=或*=也是就地操作。 为什么in-place操作可以在处理高维数据时可以帮助减少内存使用呢,下面使用一个例子进行说明,定义以下简单函数来测量PyTorch的异位ReLU(out-o...
In-place操作用在推理的时候可以显著节省内存,但是训练的时候一定要小心使用。 如今的高级深度神经网络拥有数百万个可训练参数,训练它们通常会导致GPU内存耗尽。有几种简单的方法可以减少模型占用的GPU内存,例如: 考虑改变模型的架构或使用具有较少可训练参数的模型类型(例如,选择DenseNet-121而不是DenseNet-169)。这种方...
2. 报错解析:in-place(置位)操作相关理解&说明 上面的错误提示“one of the variables needed for gradient computation has been modified byan inplace operation”,直译就是过来“梯度计算需要的一个变量被一个置位操作更改了” 之前这个问题一直困扰我的原因就是对置位操作的理解不到位,原来我理解置位操作只有...
In-place操作用在推理的时候可以显著节省内存,但是训练的时候一定要小心使用。 如今的高级深度神经网络拥有数百万个可训练参数,训练它们通常会导致GPU内存耗尽。有几种简单的方法可以减少模型占用的GPU内存,例如: 在神经网络中使用in-place操作可能有助于避免上述方法的缺点,同时节省一些GPU内存。但是,由于几个原因,不建...
一、什么是inplace操作: 非inplace操作的赋值是产生一个新的对象,而inplace的操作不产生新对象,在不改变存储地址的前提下直接修改值。这样带来的好处是节约了显存。 举个例子就是 add() 和 add_() a = torch.tensor(1) b = torch.tensor(1) print(id(a), id(b)) # 139834732764184 139834732762168 a...
inplace操作 pytorch 初始化 记录路径 pytorch inplace操作 pytorch inplace gradient 1. 对于在 求梯度阶段需要用到的张量 不能使用 inplace operation有时为了节省内存,比如ReLu单元,我们可以使用inplace=True来将output tensor 覆盖在input tensor的内存位置上。但是从pytorch中的autograd的视角来看,依然将会追踪到两...
inplace 操作 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。 inplace operation引发的报错: 1RuntimeError: one of the variables neededforgradient computation has been mod...