pytorch：nn.ReLU(inplace=True) 中的参数 inplane 的作用

pytorch 的激活函数nn.Relu() 有一个参数：inplace，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，inplace=False，即保留B又保留A。如果把 inplace=True, 即把A更新成B。
在使用 nn.Relu() 时，建议把参数 inplan 设置成 True，这样有利于节省内存空间。

pytorch：nn.ReLU(inplace=True) 中的参数 inplane 的作用相关推荐

PyTorch中nn.ReLU(inplace=True)中inplace=True有什么用
nn.ReLU(inplace=True), 在pytorch里面,inplace默认是False的,这里我们设置成True, 它的意思是:是否将计算得到的值直接覆盖之前的值. 就是对上面conv2d ...
理解F.dropout 和nn.ReLU(inplace=True)中inplace的作用
根据pytorch>Docs > Autograd mechanics描述,inplace会用执行随机失活后的结果覆盖原来的输入,改变了存储值,但随机失活并不会影响梯度计算和反向传播. 具 ...
nn.ReLU() 和 nn.ReLU(inplace=True)中inplace的作用
inplace 作用: 1.用relu后的变量进行替换,直接把原来的变量覆盖掉 2.节省了内存缺点: 有时候出现梯度回传失败的问题,因为之前的变量被替换了,找不到之前的变量了参考这篇文章
我们用PyTorch搭建神经网络时，会遇到nn.ReLU(inplace=True),inplace=True是什么意思呢？
我们用PyTorch搭建神经网络时,会遇到nn.ReLU(inplace=True),inplace=True是什么意思呢? nn.Conv2d(64,192,kernel_size=3,stride ...
关于nn.ReLU(inplace=True)和nn.ReLU(inplace=False)的区别
可以把inplace当作是一个进行relu运算后输入变化与否的开关,True代表输入改变,False输入保持原样.验证代码如下: >>> input = torch.randn(7) ...
pytorch nn.ReLU
Applies the rectified linear unit function element-wise: 1.应用 import torch import torch.nn as nnm = ...
对比学习损失函数中超参数temperature的作用
目录背景超参数temperature的直观理解对比学习中的temperature参数理解背景最近在看凯明大神的对比学习MOCO时,看到infoNCE loss的公式时,对其中参数T(应该是t ...
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=True的意思是进行原地操作,例如x=x+5,对x就是一个原地操作,y=x+5 ...
Pytorch的RELU函数
4.1.2 激活函数 PyTorch实现了常见的激活函数,其具体的接口信息可参见官方文档1,这些激活函数可作为独立的layer使用.这里将介绍最常用的激活函数ReLU,其数学表达式为: 代码: rel ...

pytorch：nn.ReLU(inplace=True) 中的参数 inplane 的作用

pytorch：nn.ReLU(inplace=True) 中的参数 inplane 的作用相关推荐

最新文章

热门文章