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
一、in-place含义 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。可以称之为“原地操作符”。 注意:PyTorch操作inplace版本都有后缀"_", 例如y.add_(x),x.copy_(y),x.t_() python里面的+=,*=也是in-place operation 如果你使用了in-pla...
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...
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...
当尝试对具有不兼容数据类型的张量执行in-place操作时,将会抛出错误。例如,如果你有一个float类型的张量并尝试将其进行整数类型的in-place操作,将会引发错误。为了避免这种情况,请确保在进行in-place操作之前,张量的数据类型是正确的。可以使用astype()方法来改变张量的数据类型。 张量不可变性并非所有张量都可以进行in...
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...
2. In-palce(就地操作) 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...
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...
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...