对PyTorch中inplace字段的全面理解

pytorch在数据中采用Dataset的数据保存方式,需要继承data.Dataset类,如果需要自己处理数据的话,需要实现两个基本方法. :.getitem:返回一条数据或者一个样本,obj[index] = obj.getitem(index). :.len:返回样本的数量 . len(obj) = obj.len(). Dataset 在data里,调用的时候使用 from torch.utils import data import os from PIL import Image 数

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: import torch x=torch.rand(2) #t

前言 PyTroch中我们经常使用到Numpy进行数据的处理,然后再转为Tensor,但是关系到数据的更改时我们要注意方法是否是共享地址,这关系到整个网络的更新.本篇就In-palce操作,拷贝操作中的注意点进行总结. In-place操作 pytorch中原地操作的后缀为_,如.add_()或.scatter_(),就地操作是直接更改给定Tensor的内容而不进行复制的操作,即不会为变量分配新的内存.Python操作类似+=或*=也是就地操作.(我加了我自己~) 为什么in-place操作可以

例如 torch.nn.ReLU(inplace=True) inplace=True 表示进行原地操作,对上一层传递下来的tensor直接进行修改,如x=x+3: inplace=False 表示新建一个变量存储操作结果,如y=x+3,x=y: inplace=True 可以节省运算内存,不用多存储变量. 补充:PyTorch中网络里面的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=

函数形式: index_select( dim, index ) 参数: dim:表示从第几维挑选数据,类型为int值: index:表示从第一个参数维度中的哪个位置挑选数据,类型为torch.Tensor类的实例: 刚开始学习pytorch,遇到了index_select(),一开始不太明白几个参数的意思,后来查了一下资料,算是明白了一点. a = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3, 4) print(a) b = torch.index_selec

相比于2018年,在ICLR2019提交论文中,提及不同框架的论文数量发生了极大变化,网友发现,提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇,keras从42提升到56,但是pytorch的数量从87篇提升到了252篇. TensorFlow: 228--->266 Keras: 42--->56 Pytorch: 87--->252 在使用pytorch中,自己有一些思考,如下: 1. loss计算和反向传播 import torch.nn as nn

pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有,它的作用是:是否在原对象基础上进行修改 inplace = True:不创建新的对象,直接对原始对象进行修改: ​inplace = False:对数据进行修改,创建并返回新的对象承载其修改结果. 默认是False,即创建新的对象进行修改,原对象不变,和深复制和浅复制有些类似. 例: inplace=True情况: import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.rand

在pytorch的CNN代码中经常会看到 x.view(x.size(0), -1) 首先,在pytorch中的view()函数就是用来改变tensor的形状的,例如将2行3列的tensor变为1行6列,其中-1表示会自适应的调整剩余的维度 a = torch.Tensor(2,3) print(a) # tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000], # [0.0000, 0.0000, 0.0000]]) print(a.view(1,-1)) # tensor([[0.