导读 这篇文章主要介绍了浅谈PyTorch中in-place operation的含义,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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。

下面是正常的加操作,执行结束加操作之后x的值没有发生变化:

import torch
x=torch.rand(2) #tensor([0.8284, 0.5539])
print(x)
y=torch.rand(2)
print(x+y)   #tensor([1.0250, 0.7891])
print(x)    #tensor([0.8284, 0.5539])

下面是原地操作,执行之后改变了原来变量的值:

import torch
x=torch.rand(2) #tensor([0.8284, 0.5539])
print(x)
y=torch.rand(2)
x.add_(y)
print(x)    #tensor([1.1610, 1.3789])

在官方问文档中由这一段话:

如果你使用了in-place operation而没有报错的话,那么你可以确定你的梯度计算是正确的。

补充知识:PyTorch中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+1

即对原值x进行+1操作后得到的值,直接赋值给x

而不是如下找一个中间变量y:

y=x+1
x=y

先将x进行+1操作后赋值给中间变量y,然后将y值赋给x

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。

以上这篇浅谈PyTorch中in-place operation的含义就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

原文来自:https://www.jb51.net/article/189532.htm

本文地址:https://www.linuxprobe.com/pytorch-linux-operation.html编辑:向金平,审核员:逄增宝

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