首页 > 分享 > nn.ReLU(inplace=True)的理解

nn.ReLU(inplace=True)的理解

花匠小妙招
2024-12-19 19:18

PyTorch------nn.ReLU(inplace = True)详解热门推荐

实践是检验真理的唯一标准，经历了才会更加深切的懂得！！！

03-124万+

nn.ReLU我们常常在使用,但是这个inplace的参数使用的就不多了,有什么含义和作用呢? nn.ReLU()函数默认inplace 默认是False 测试方法如下: inplace = False 注意输出对象地址 inplace = False 时,不会修改输入对象的值,而是返回一个新创建的对象,所以打印出对象存储地址不同,类似于C语言的值传递 inplace = True 注...nn.Sequential、nn.Linear、nn.ReLU()函数最新发布

Mrsgflmx的博客

11-0686

是中的一个容器模块，用于按照顺序组合多个神经网络层（如线性层、激活函数、池化层等）。这个容器允许你将各种层按照指定的顺序串联在一起，构建一个神经网络模型。nn.Sequential() 可以允许将整个容器视为单个模块（即相当于把多个模块封装成一个模块），forward()方法接收输入之后，nn.Sequential()按照内部模块的顺序自动依次计算并输出结果。关于nn.ReLU函数

开飞机的小毛驴儿

12-072万+

转载自：https://blog.csdn.net/zhanly19/article/details/99232815，本文只做个人记录学习使用，版权归原作者所有。 nn.ReLU(inplace=True) 参数inplace=True：inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出 inplace: can optionally do the oper...PyTorch中nn.ReLU函数说明

ym62033的博客

03-281402

【代码】PyTorch中nn.ReLU函数说明。pytorch中relu的参数inplace的理解

qq_56521244的博客

03-191219

观察地址，不难发现a的地址没变，c的地址发生了变化，此时又因为b和d分别指向初试a和c的内存，所以b的值等于更新后a的值，而d的值等于c原来的值。此时a，b共占内存2两块，cd共占内存3块，所以inplace=true的作用为减少内存占用。参照其他作者描述，inplace=false，就相当于a = a + 1；而inplace = True，就相当于a += 1;inplace = false，就相当于另外开辟内存进行计算，inplace = true，就相当于在原内存计算，作用显而易见，节省内存。对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

09-18

nn.ReLU(inplace=True), nn.Flatten(), nn.Linear(5408, 10) ) def forward(self, x): return self.network(x) ``` 在这个例子中，`nn.Sequential`包含了四个层：一个卷积层、一个ReLU激活函数、一个Flatten...pytorch方法测试——激活函数(ReLU)详解

12-23

m = nn.ReLU(inplace=True) ``` 然后，我们生成一个随机张量作为输入： ```python input = torch.randn(7) ``` 应用ReLU函数后，我们可以看到负数部分被截断为0，而正数部分保持不变： ```python output = m...浅谈PyTorch中in-place operation的含义

09-16

例如，`nn.ReLU(inplace=True)`表示使用ReLU激活函数时，在原输入张量上直接进行非线性变换，而不是先计算出新的张量。这在处理大规模数据或者资源有限的设备上尤为关键，因为它避免了创建和存储中间变量的需求。 ...MindSpore算子笔记--nn.ReLU

HUAWEIZHIZHE的博客

06-121867

MindSpore，算子，ReLUReLu函数中inplace参数的理解

m0_49289284的博客

01-266329

ReLu函数中inplace参数的理解 x = torch.nn.functional.relu(v(x), inplace=True) inplace = True是指原地进行操作，操作完成后覆盖原来的变量。例如：上面的代码中的意思v(x)进行relu之后赋值给x 优点：节省内存缺点：进行梯度回归的时候传回失败，原来的变量被覆盖了，找不到原来的变量。 ...理解深度学习的卷积层nn.Conv2d()、激活层nn.ReLU()、池化层nn.MaxPool2d()

qq_23604781的博客

04-211567

理解深度学习的卷积层nn.Conv2d()、激活层nn.ReLU()、池化层nn.MaxPool2d()pytorch：F.relu() 与 nn.ReLU() 的区别

傲笑风的博客

08-163万+

在pytorch中，激活函数的使用方法有两种，分别是：第一种： import torch.functional as F ''' out = F.ReLU(input) 第二种： import torch.nn as nn ''' nn.RuLU() 其实这两种方法都是使用relu激活，只是使用的场景不一样，F.ReLU()是函数调用，一般使用在foreward函数里。而nn.ReLU()是模块调用，一般在定义网络层的时候使用。当用print(net)输出时，会有nn.ReLU()层，而F.ReLUself.relu = nn.ReLU(inplace = True) 里面的inplace什么意思，一般怎么设置？

weixin_44603934的博客

01-021442

因为即使在训练过程中，in-place操作可以节省一些内存，但在反向传播时可能会出现问题，因为之前的梯度在原位操作之后将不可用。当`inplace=True`时，ReLU函数会在原位（in-place）修改原始张量，即直接在原始张量上执行计算。原始张量在函数计算完成后会被修改，节省了额外的内存空间。在深度学习中，ReLU（修正线性单元）是一种常用的激活函数，其定义为 f(x) = max(0, x)。当`inplace=False`时，ReLU函数会返回一个新的张量作为输出，不改变原始张量。pytorch：nn.ReLU(inplace=True) 中的参数 inplane 的作用

傲笑风的博客

12-155404

pytorch 的激活函数nn.Relu() 有一个参数：inplane，其作用是：该nn.Relu() 函数计算得到的输出是否更新传入的输出。正常情况下，一个卷积操作，首先经过卷积层，接着是正则化（Normalize），最后经过激活函数，而输入激活函数的是正则化后的的 tensor（为了方便描叙，称为A），经过激活函数得到新的tensor（为了方便描叙，称为B），而参数 inplane 的作用是B是否覆盖A。默认情况下，inplane=False，即保留B又保留A。如果把 inplane=True,nn.reLU(inplace)的理解

qq_43722906的博客

12-273393

from torch import nn relu=nn.ReLU(inplace=True) inplace参数，默认为False,计算得到的值不会覆盖之前的值，如果设置为True,则会把计算得到的值直接覆盖到输入中，这样可以节省内存/显存。之所以可以覆盖是因为在计算ReLU的反向传播时，秩序根据输出就能够推算出反向传播的梯度，但是只有少数的autograd操作支持inplace，除非你明确知道自己在做什么，否则一般不要使用inplace操作。 ...PyTorch中nn.ReLU()用法

qq_42251157的博客

05-053386

ReLU(x)=max(0, max) nn.ReLU()函数默认inplace 默认是False inplace = False 输出对象地址，不会修改输入对象的值,而是返回一个新创建的对象,所以打印出对象存储地址不同,类似于C语言的值传递 inplace=True 输出对象地址，会修改输入对象的值,所以打印出对象存储地址相同,类似于C语言的地址传递 inplace = True,节省反复申请与释放内存的空间与时间,只是将原来的地址传递,效率更好 ...nn.ReLU() 函数的inplace参数

denao 的博客

04-123554

本文对pytorch 中的nn.ReLU() 函数的inplace参数进行了研究，研究发现: 第一，inplace 默认为False；第二，inplace 取值不影响loss 的反向传播，计算时可直接予以忽略。 import torch import torch.nn as nn #inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出 np.random.seed(1) W=np.random.randn(7,3) W=torch.Tensor(W) W.requirenn.ReLU(inplace=True)

08-19

nn.ReLU(inplace=True)是深度学习框架PyTorch中用于构建ReLU激活函数层的一种方法。ReLU是常用的激活函数之一，其数学定义为f(x) = max(0, x)，将小于0的值变为0，保留大于0的值不变。而inplace=True表示这个ReLU...