PyTorch中如何使用inplace字段
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摘要： 很多可能对pytorch的inplace字段有一些疑惑，这个字段到底是干啥用的？其实，这涉及到pytorch的运算机制，使用这个字段的话pytorch数据就地处理，这样子就不会占用过多的内存，也就达到了节省运算内存的作用，那么pytorch的inplace字段怎么用呢？接下来小编就带你来了解一下！例如torch.nn.ReLU(inplace=True)inpl... ...
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很多可能对pytorch的inplace字段有一些疑惑，这个字段到底是干啥用的？其实，这涉及到pytorch的运算机制，使用这个字段的话pytorch数据就地处理，这样子就不会占用过多的内存，也就达到了节省运算内存的作用，那么pytorch的inplace字段怎么用呢？接下来小编就带你来了解一下！
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；
表示新建一个变量存储操作结果，如y=x+3，x=y；
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.
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