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...
总之,我们在实际写代码的过程中,没有必须要用 inplace operation 的情况,而且支持它会带来很大的性能上的牺牲,所以 PyTorch 不推荐使用 inplace 操作,当求导过程中发现有 inplace 操作影响求导正确性的时候,会采用报错的方式提醒。但这句话反过来说就是,因为只要有 inplace 操作不当就会报错,所以如果我们在程序中...
调试pytorch 代码报错: RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation 并且错误定位在 loss.backward() 这一行。 解决办法: 这个错误就是由于在前馈计算后,求导之前,输入变量又发生了改变造成的。 首先考虑去除程序中的 inplace 操作,包括 += ,...
Function measures allocated memory before and after the ReLUfunctioncall.INPUT:-device:gpu device to run the operation-inplace:True-to run ReLUin-place,False-fornormal ReLU call''' # Create a large tensor t=torch.randn(10000,10000,device=device)# Measure allocated memory torch.cuda.synchronize(...
y=x.data 在某些情况下不安全, 某些情况, 指的就是 上述 inplace operation 的第二种情况 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch x=torch.FloatTensor([[1.,2.]])w1=torch.FloatTensor([[2.],[1.]])w2=torch.FloatTensor([3.])w1.requires_grad=True ...
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 operation 对于在求梯度阶段需要用到的张量不能使用 inplace operation 下面将通过代码来说明以上两种情况: 第一种情况: requires_grad=True 的 leaf tensor ...
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。
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...
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,会比较不好发现。例如下面的代码: ...
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...