PyTorch中ReLU的inplace

0 - inplace

　　在pytorch中，nn.ReLU(inplace=True)和nn.LeakyReLU(inplace=True)中存在inplace字段。该参数的inplace=True的意思是进行原地操作，例如：

• x=x+5是对x的原地操作
• y=x+5,x=y不是对x的原地操作

　　所以，如果指定inplace=True，则对于上层网络传递下来的tensor直接进行修改，可以少存储变量y，节省运算内存。

inplace=True means that it will modify the input directly, without allocating
any additional output. It can sometimes slightly decrease the memory usage,
but may not always be a valid operation (because the original input is destroyed).
However, if you don’t see an error, it means that your use case is valid.

　　如果你使用了in-place operation而没有报错的话，那么你可以确定你的梯度计算是正确的。

1 - 参考资料

https://www.jianshu.com/p/8385aa74e2de

https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81835873