nn.Dropout(dropout, inplace=True)的inplace作用

nn.Dropout(dropout, inplace=True)中的inplace参数表示是否原地操作，即是否直接在原始张量上进行操作，而不是创建一个新的张量。如果inplace=True，则原始张量将被修改，否则将创建一个新的张量。这个参数的默认值为False。

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self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(32*6*6,256), nn.Dropout(p=0.5), # dropout层 nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(256,128), nn.Dropout(p=0.5), # dropout层 nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(128,10) )

这是一个 PyTorch 中的神经网络模块，包含了多个全连接层和 Dropout 层。其中的参数 nn.Linear(32*6*6,256) 表示将输入的大小为 32×6×6 的特征图展开成一个大小为 256 的向量，作为全连接层的输入。参数 nn.Dropout(p=0.5) 表示对全连接层的输出进行 Dropout 操作，随机丢弃一定比例的神经元，防止过拟合。参数 nn.ReLU(inplace=True) 表示使用 ReLU 激活函数对全连接层的输出进行非线性变换，增强模型的表达能力。最后一个全连接层的输出大小为 10，表示该神经网络模块的输出为一个大小为 10 的向量，用于分类任务中的类别预测。

将下列代码改写成伪代码：class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=3): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(), nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, num_classes), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x

定义类 AlexNet，继承 nn.Module 类：
定义 __init__ 方法，传入参数 self 和 num_classes=3：
调用父类 nn.Module 的 __init__ 方法：
定义属性 features，值为 nn.Sequential 实例，包含以下层：
卷积层 nn.Conv2d，输入通道数为 3，输出通道数为 64，核大小为 11，步长为 4，填充为 2
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
最大池化层 nn.MaxPool2d，核大小为 3，步长为 2
卷积层 nn.Conv2d，输入通道数为 64，输出通道数为 192，核大小为 5，填充为 2
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
最大池化层 nn.MaxPool2d，核大小为 3，步长为 2
卷积层 nn.Conv2d，输入通道数为 192，输出通道数为 384，核大小为 3，填充为 1
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
卷积层 nn.Conv2d，输入通道数为 384，输出通道数为 256，核大小为 3，填充为 1
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
卷积层 nn.Conv2d，输入通道数为 256，输出通道数为 256，核大小为 3，填充为 1
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
最大池化层 nn.MaxPool2d，核大小为 3，步长为 2
定义属性 avgpool，值为 nn.AdaptiveAvgPool2d 实例，输出大小为 (6, 6)
定义属性 classifier，值为 nn.Sequential 实例，包含以下层：
Dropout 层 nn.Dropout
全连接层 nn.Linear，输入大小为 256 * 6 * 6，输出大小为 4096
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
Dropout 层 nn.Dropout
全连接层 nn.Linear，输入大小为 4096，输出大小为 4096
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
全连接层 nn.Linear，输入大小为 4096，输出大小为 num_classes
定义 forward 方法，传入参数 self 和 x：
x = self.features(x)
x = self.avgpool(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
返回 x