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...
【Pytorch】nn.ReLU(inplace=True) 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(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...
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:...
inplace=True的意思是进行原地操作,例如x=x+5,对x就是一个原地操作,y=x+5,x=y,完成了与x=x+5同样的功能但是不是原地操作,上面LeakyReLU中的inplace=True的含义是一样的,是对于Conv2d这样的上层网络传递下来的tensor直接进行修改,好处就是可以节省运算内存,不用多储存变量y。
pytorch中inplace操作,inplace字段常见在一些激活函数的定义中,如:nn.ReLU(inplace=True)。该字段意思是在执行某些操作时,不复制输入,直接在原始内存上对数据修改。这种方式可以很好的优化内存占用。 在pytorch中,x+=1就是inplace=True的操作,而x=x+1就是inplace=False的;一般函数名加"_"的操作也都是inpalce...
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@Jiaming, 尽可能使用inplace操作, 比如relu 可以使用 inplace=True 。一个简单的使用方法,如下:de...
(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) ...