简介:nn.ReLU(inplace=True)中inplace的作用 我们用PyTorch搭建神经网络时,会遇到nn.ReLU(inplace=True),inplace=True是什么意思呢? nn.Conv2d(64,192,kernel_size=3,stride=1,padding=1), nn.ReLu(inpalce=True),# inplace为True,默认为False 意思是:是否将计算得到的值直接覆盖之前的值 例如:x = x+...
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...
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。 inplace=T...
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...
这种原地操作更加节省内存,但是如果该内存可能被其他变量引用,可能导致计算一致性的问题,存在后效性。考虑到pytorch中的F.relu函数或者nn.ReLU(inplace=True)层,再使用原地操作前,我们要确定其是贯序(Sequential)结构,而不会存在被其他变量引用的情况。使用错误的例子如:...
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...
nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(neural_num, neural_num), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(neural_num, 1) ) def forward(self, x): return self.linears(x) # 这里建立两个模型,一个不带正则,一个带正则 net_normal = MLP(neural_num=200) ...
🐛 Describe the bug The inplace ReLU is a noop if applied directly after convolution. It works however when the tensor is multiplied by 1.0 before puting it to ReLU. The non inplace version works either way. This seems like this bug is sh...
ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size = 2, stride = 2), # 32x16x16 nn.BatchNorm2d(32), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size = 3, padding = 1), # 32x16x16 nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, 2), # 64x8x8 nn.BatchNorm2d(64), nn.Conv2d(64, 128, 3, padding ...
(1): ReLU(inplace=True) (2): Dropout(p=0.5, inplace=False) (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True) (4): ReLU(inplace=True) (5): Dropout(p=0.5, inplace=False) (6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True) ...