PyTorch中inplace字段怎么用？數(shù)據(jù)就地處理是什么意思？

很多可能對pytorch的inplace字段有一些疑惑，這個(gè)字段到底是干啥用的？其實(shí)，這涉及到pytorch的運(yùn)算機(jī)制，使用這個(gè)字段的話pytorch數(shù)據(jù)就地處理，這樣子就不會(huì)占用過多的內(nèi)存，也就達(dá)到了節(jié)省運(yùn)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(jìn)行原地操作，對上一層傳遞下來的tensor直接進(jìn)行修改，如x=x+3；

inplace=False

表示新建一個(gè)變量存儲(chǔ)操作結(jié)果，如y=x+3，x=y；

inplace=True

可以節(jié)省運(yùn)算內(nèi)存，不用多存儲(chǔ)變量。

補(bǔ)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(jìn)行原地操作，例如x=x+5，對x就是一個(gè)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(jìn)行修改，好處就是可以節(jié)省運(yùn)算內(nèi)存，不用多儲(chǔ)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(gè)參考，也希望大家多多支持W3Cschool。