例如
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torch.nn.ReLU(inplace=True) |
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inplace=True |
表示进行原地操作，对上一层传递下来的tensor直接进行修改，如x=x+3；
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inplace=False |
表示新建一个变量存储操作结果，如y=x+3，x=y；
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inplace=True |
可以节省运算内存，不用多存储变量。
补充：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,x=y，完成了与x=x+5同样的功能但是不是原地操作。
上面LeakyReLU中的inplace=True的含义是一样的，是对于Conv2d这样的上层网络传递下来的tensor直接进行修改，好处就是可以节省运算内存，不用多储存变量y。
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.
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/u013382233/article/details/85761805
