self.relu = nn.ReLU(inplace = True) 里面的inplace什么意思,一般怎么设置?
2024-01-02 19:24:40
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)。nn.ReLU是在PyTorch中实现ReLU的类。
参数`inplace`是nn.ReLU类的一个可选参数,默认值为False。该参数控制着ReLU函数的计算方式。
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。这意味着原始张量在ReLU前后的值不会发生改变。
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。但需要注意,这也意味着无法回溯到ReLU函数之前的值,因为原始张量已经被修改。
一般来说,推荐将`inplace`设置为False。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。此外,in-place操作也可能导致自动求导机制无法正常工作。除非在特定情况下对内存占用有严格要求,并且确保不需要梯度反向传播,否则不建议使用inplace操作。
文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_44603934/article/details/135346638
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