PyTorch中如何使用inplace字段

這篇文章主要介紹了PyTorch中如何使用inplace字段，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

很多可能對pytorch的inplace字段有一些疑惑，這個字段到底是干啥用的？其實，這涉及到pytorch的運算機制，使用這個字段的話pytorch數據就地處理，這樣子就不會占用過多的內存，也就達到了節省運算內存的作用，那么pytorch的inplace字段怎么用呢？接下來小編就帶你來了解一下！

例如

torch.nn.ReLU(inplace=True)

inplace=True

表示進行原地操作，對上一層傳遞下來的tensor直接進行修改，如x=x+3；

inplace=False

表示新建一個變量存儲操作結果，如y=x+3，x=y；

inplace=True

可以節省運算內存，不用多存儲變量。

補充：PyTorch中網絡里面的inplace=True字段的意思

在例如nn.LeakyReLU(inplace=True)中的inplace字段是什么意思呢？有什么用？

inplace=True的意思是進行原地操作，例如x=x+5，對x就是一個原地操作，y=x+5,x=y，完成了與x=x+5同樣的功能但是不是原地操作。

上面LeakyReLU中的inplace=True的含義是一樣的，是對于Conv2d這樣的上層網絡傳遞下來的tensor直接進行修改，好處就是可以節省運算內存，不用多儲存變量y。

inplace=True means that it will modify the input directly, without allocating any additional output. It can sometimes slightly decrease the memory usage, but may not always be a valid operation (because the original input is destroyed). However, if you don't see an error, it means that your use case is valid.

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