很多可能對(duì)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(guò)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(lái)小編就帶你來(lái)了解一下！
例如
torch.nn.ReLU(inplace=True)inplace=True表示進(jìn)行原地操作，對(duì)上一層傳遞下來(lái)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(duì)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(duì)于Conv2d這樣的上層網(wǎng)絡(luò)傳遞下來(lái)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?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持W3Cschool。
