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(shù)據(jù)就地處理，這樣子就不會占用過多的內(nèi)存，也就達到了節(jié)省運算內(nèi)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(jié)果，如y=x+3，x=y；
inplace=True可以節(jié)省運算內(nèi)存，不用多存儲變量。
補充：PyTorch中網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)傳遞下來的tensor直接進行修改，好處就是可以節(jié)省運算內(nèi)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.
小結(jié)
以上就是pytorch的inplace字段怎么用的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持W3Cschool。
