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PyTorch中In-place操作是什么?为什么避免使用这种操作

在神经网络中使用in-place操作可能有助于避免上述方法缺点,同时节省一些GPU内存。但是,由于几个原因,不建议使用in-place操作。...在这篇文章中,内容包括: 描述什么是in-place操作,并演示他们如何可能有助于节省GPU内存。 告诉我们为什么避免in-place操作或非常小心地使用它们。...这就是为什么它们可以帮助在操作高维数据时减少内存使用。 我想演示in-place操作如何帮助消耗更少GPU内存。...然而,我们在使用现场操作时应该非常谨慎,并且反复检查。在接下来部分,我将告诉你为什么。...小心使用in-place操作另一个原因是,它们实现非常棘手。这就是为什么我建议使用PyTorch标准in-place操作(如上面的就地ReLU),而不是手动实现。

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协程源码中原子操作为什么使用 AtomicReferenceFieldUpdater?

概要 AtomicReferenceFieldUpdater AtomicReference 用起来稍微有些麻烦,可大佬为什么更喜欢它?...SafeContinuation 开发者选择使用 AtomicReferenceFieldUpdater 来原子地更新这个成员,而没有使用更直接更便捷 AtomicReference 类作为 result...UseAtomicFieldUpdater::class.java, String::class.java, "value") } @Volatile var value = "" } 通过使用工具粗略估算这两个类实例占用内存大小...,前者约 103B,后者约 29B,对于后者来说,用以保证修改原子性 valueUpdater 是个共享对象,因此对于可能创建较多实例场景,应当考虑优先使用 AtomicReferenceFieldUpdater...而 SafeContinuation 恰好就是一个经常被创建类型,因此使用 AtomicReferenceFieldUpdater 能极大减少内存压力。 ----

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6个pandas新手容易犯错误

具体来说我们在实际处理表格数据集都非常庞大。使用pandasread_csv读取大文件将是你最大错误。 为什么?因为它太慢了!...这里是用datatable加载相同数据集所需要时间: import datatable as dt # pip install datatble %%time tps_dt_october =...因为并非所有数据操作操作都是数学运算。但是每当发现需要使用一些循环函数(例如 apply、applymap 或 itertuples)时,花点时间看看想要做事情是否可以矢量化是一个非常好习惯。...当我们将df保存到csv文件时,这种内存消耗减少会丢失因为csv还是以字符串形式保存,但是如果使用pickle保存那就没问题了。 为什么减小内存占用呢?...使用 CSV格式保存文件 就像读取 CSV 文件非常一样,将数据保存回它们也是如此。

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基于LightGBM算法实现数据挖掘!

赛题以医疗数据挖掘为背景,要求选手使用提供心跳信号传感器数据训练模型并完成不同心跳信号分类任务。...由于心跳信号自带明显「时序特征」(心跳参数随时间变化),在后续数据处理过程中考虑「时序特征」所来来影响?...根据评测公式,更关注是「查准率」,即预测准确率越高,值就越小(模型得分目标) 根据初步理解,我会初步使用「逻辑回归LR算法」,给出每个分类下概率值。...每一个K折都进行「数据混乱:随机」操作 #train_index:用于训练(K-1)样本索引值 #valid_index:剩下1折样本索引值,用于给出「训练误差」 for i...为啥除以「K折数」?:i个模型输出结果平均值。

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从头开始进行CUDA编程:原子指令和互斥锁

但是一些需要同步执行操作,例如归并(Reduce),需要通过算法设计确保相同资源只被线程子集使用,所以需要通过使用同步线程确保所有其他线程都是最新。...为什么呢?因为线程同时在读写同一个内存变量! 下面是当四个线程试图从同一个全局内存中读写时可能发生情况示意图。线程1-3从全局寄存器读取相同值0次数不同(t分别为0,2,2)。...40倍,而我们CPU版本数千倍。...请记住共享数组版本包含两个部分 第一部分,少数线程竞争相同(快速)内存(共享数组部分)。 第二部分,许多线程竞争相同()内存(最后原子添加)。...可以使用采用两个值变量创建互斥量: 0: ,可以继续使用某个内存/资源 1: ,不能使用/访问某个内存/资源 锁定内存,应该将互斥锁设定为1,解锁互斥锁应该设置为0。

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思考: 神经网络层 功能识别

基本知识 卷积操作 即为 一系列 滤波操作 之和 。 有关卷积概念,具体可参加我这篇文章:深度学习: convolution (卷积) 。...但是,通过某种卷积操作(即滤波操作)以实现 该特征 抽取功能,那么所用到卷积核(即filter集合)一定会 近似于 某种filter集合。...=np.int16) return filter_0, filter_1, filter_2 Idea 各 相同功能 网络层,所对应 卷积核 一定 长得彼此类似 。...网络层 功能识别 具体步骤 首先,总结出常用几类功能滤波器(例如颜色特征抽取、边缘特征抽取、纹理特征抽取、肢干特征抽取、整体特征抽取)。 其次,对进行识别的网络层,输入该层训练好卷积核。...接着,对 维度 进行 归一化 ,以保证识别的 tensor 有一致size。

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Python中循环-比较和性能

Python是当今最受欢迎编程语言之一。这是一种具有优雅且易读语法解释性高级语言。但是,Python通常Java,C#尤其是C,C ++或Fortran慢得多。...换句话说,我们将采用两个大小相同序列(列表或数组),并使用通过从输入中添加相应元素而获得元素来创建第三个序列。...首先让我们使用Python整数x和y列表创建对应numpy64位整数数组: x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int64), np.array(y, dtype=np.int64...在这种情况下,它们显示相同关系,使用时甚至可以提高性能numpy。 嵌套循环 现在让我们比较嵌套Python循环。 使用纯Python 我们将再次处理两个名为x和y列表。...让我们使用x和y创建对应numpy64位整数数组: x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int64), np.array(y, dtype=np.int64) 让我们检查一下性能

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pytorch和tensorflow爱恨情仇之基本数据类型

这里简要看下例子,一般情况下我们是这么定义一个数组: ? 当然,我们也可以使用如下方式定义:先指定数组中元素类型,再创建数组 ? 为什么我们这么定义呢,这么定义不是没有第一种简便吗?...>> a.dtype dtype('float64') >>> a.dtype=np.int16 >>> a.dtype dtype('int16') >>> a array([-26214, -26215...'float64') >>> a.astype(np.int16) array([1, 1], dtype=int16) >>> a.dtype dtype('float64') #a数据类型并没有变...>>> a=a.astype(np.int16) #赋值操作后a数据类型变化 >>> a.dtype dtype('int16') >>> a array([1, 1], dtype=int16)...我们还可以使用type()来进行转换: ? 我们同样可以使用type_as()将某个张量数据类型转换为另一个张量相同数据类型: ?

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NumPy初了解——我Python数据科学手阅读笔记

什么是numpy NumPy是使用Python进行科学计算基础软件包。除其他外,它包括: 功能强大N维数组对象。精密广播功能函数。集成 C/C+和Fortran 代码工具。...Numpy中文网:【https://www.numpy.org.cn/】 为什么学numpy 在使用python进行数据分析时候,常常面对不同类型数据集,如文本,声音片段,图像数据集等。...来看一个特殊例子,如果列表中所有变量都是同一类型,那么很多信 息都会显得多余——将数据存储在固定类型数组中应该会更高效。...而与灵活列表不同,在numpy中固定类型 NumPy 式数组缺乏这 种灵活性,但是能更有效地存储和操作数据。...数来指定数据类型: np.zeros(10, dtype='int16') 或者用相关 NumPy 对象来指定: np.zeros(10, dtype=np.int16)

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Numpy

Numpy 1.简单了解Numpy Numpy是一个开源Python科学计算库,用于快速处理任意维度数组,支持常见数组和矩阵操作使用Numpy需要先安装这个模块。...Numpy使用 ndarray对象来处理多维数组,而且 ndarray中所有元素类型都是相同。...2.2ndarray支持并行化运算(向量化运算) 2.3解除了GIL numpy底层使用了C语言编写,内部解除了GIL,其对数组操作速度不受python解释器限制,所以其效率远高于纯python代码...他们都符合维度相同,在不同轴上,要么相同,要么对应轴有一个为1。 2.维度不相同,后缘维度(从末尾开始算起维度)轴长相同。 同样举例子说明。...优质文章推荐: 公众号使用指南 redis操作命令总结 前端中那些让你头疼英文单词 Flask框架重点知识总结回顾 项目重点知识点详解 难点理解&面试题问答 flask框架中一些常见问题

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关于 np.float 被删除问题

TL;DR 对于在标量上操作,直接使用Python内置类型替换 foo = np.random.rand(10) # 原先用法,注意foo[0]是一个标量 bar = np.float(foo[0])...# 新用法 bar = float(foo[0]) 对于在np.ndarray 上操作使用np.float64 或np.float32 来替代,具体选择哪个需要自己根据情况来确定,不同类型精度会有不同...下面详细说说事情来龙去脉。 2. 代码验证 下面我搭建 Numpy 1.20.0 和 1.24.0 环境进行简单测试,以及分析为什么会弃用这些类型。...为什么删除这些操作呢?我自己觉得是因为np.float 这种类型太容易误用了。...详细原因可以参考上面的 issue 链接。 那最早为什么还要引入np.float呢?直接用Python内置类型不好吗?

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竟然说pandas中joinmerge快5倍?我带你看源码吧

前言 最近有两位小伙伴跟我说,网上看到一篇文章说,在 python 中使用 pandas 连接两个表,别用 merge ,要使用 join,因为在大量数据情况下 join merge 要快4到5...但是,之前实验数据不是很好说明了 join merge 快呀,为什么? ---- 不公平对比 按调试流程,我们进入之前看到 op.get result 函数里面: 进入这个 self....但是 我们使用 merge 时候根本没有设置这两个参数,它们都是 False。...对比一下之前时间: 解释一下差异: join 耗时短了很多,因为现在它没有设置行索引操作 merge 耗时也短了很多,因为现在它内部用了行索引 但是,为什么 merge 耗时仍然 join 很多...按这个原理以及之前调试方式,可以找到一个属性。具体过程我就不再啰嗦了,直接给出验证结果: 在 join 过程中,有一个判断逻辑,如果行索引值都是唯一,那么会进行一些操作

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pythonNumPy使用

.]] # 创建一个 2*3*4 数组,内容为1 np.ones((2,3,4), dtype=np.int16)  # 输出: [[[1 1 1 1]   [1 1 1 1]   [1 1 1 1]...ndarray.view([dtype, type]) 具有相同数据数组新视图。ndarray.getfield(dtype[, offset]) 返回给定数组字段作为特定类型。...ndarray.fill(value) 使用标量值填充数组。  形状操作  对于重新n整形,调整大小和转置,单个元组参数可以用将被解释为n元组整数替换。 ...默认reduce数据类型与self数据类型相同。为避免溢出,使用更大数据类型执行缩减可能很有用。  对于多种方法,还可以提供可选out参数,并将结果放入给定输出数组中。...  ### 这些都是可以使用 Numpy 数据类型 np.int64 # 有符号 64 位 int 类型 np.float32 # 标准双精度浮点类型 np.complex # 由128位浮点数组成复数类型

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