train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../dataset_use/dataset", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../dataset_use/dataset", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) print("...
这样就需要内存存储变量y 因此当inplace=True时: 就是对从上层网络nn.Conv2d中传递下来的tensor直接进行修改,这样能够节省运算内存,不用多存储其他变量。
nn.ReLU(inplace=False)中inplace的默认为False 当inplace = False时,nn.ReLU不会修改输入对象的值,而是创建一个新的对象作为输出。 当inplace = True时,nn.ReLU会修改输入对象的值作为输出,而不是创建一个新的对象。 importtorchimporttorch.nnasnninput= torch.randn(5) relu_F = nn.ReLU(inplace=False...
nn.ReLU(inplace=False)中inplace的默认为False 当inplace = False 时,nn.ReLU不会修改输入对象的值,而是创建一个新的对象作为输出。 当inplace = True 时,nn.ReLU会修改输入对象的...
在pytorch中,nn.ReLU(inplace=True)和nn.LeakyReLU(inplace=True)中存在inplace字段。该参数的inplace=True的意思是进行原地操作,例如: x=x+5是对x的原地操作 y=x+5,x=y不是对x的原地操作 所以,如果指定inplace=True,则对于上层网络传递下来的tensor直接进行修改,可以少存储变量y,节省运算内存。
2015年马云考察了一家欧洲游戏公司之后提出了“中台”的概念。随后的2018年，钟华出版了《企业IT架构转型...
inplace和outplace操作本身速度是没什么区别的，如果说有，outplace需要分配memory是有额外的开销的。不过...
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...
然后调用in-place ReLU: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 memory_allocated_inplace,max_memory_allocated_inplace=get_memory_allocated(device,inplace=True)print('Allocated memory: {}'.format(memory_allocated_inplace))print('Allocated max memory: {}'.format(max_memory_allocated_in...
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 ...