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这篇CFSDN的博客文章浅谈PyTorch中in-place operation的含义由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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:
|
1
2
3
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6
|
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:
|
1
2
3
4
5
6
|
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，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81835873 。
最后此篇关于浅谈PyTorch中in-place operation的含义的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于浅谈PyTorch中in-place operation的含义的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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