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...
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 += , -= 等 尝试后仍然报...
除此之外,inplace operation 还可能造成很多其他求导上的问题。 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...
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 o...
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 ...
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...
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。
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...
在PyTorch中，使用inplace operation导致无法梯度反向传播的问题可以通过以下方案解决：创建新的变量并赋值：为避免inplace operation的影响，可以创建一个新的变量，并确保它指向独立的内存空间。例如，对于输入变量input1，可以创建一个新的变量perturbed_input2，并通过切片和clone方法赋值，如perturbed_input2...
- device: gpu device to run the operation - inplace: True - to run ReLU in-place, False - for normal ReLU call ''' # Create a large tensor t = torch.randn(10000,10000, device=device) # Measure allocated memory torch....