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nn.ReLU(inplace=True) 参数inplace=True: inplace为True，将计算得到的值直接覆盖之前的值 inplace：can optionally do the operation in-place. Default: False 注： 产生的计算结果不会有影响。利用in-place计算可以节省内（显）存，同时还可以省去反复申请和释放内存的时间。但是会对原变量覆盖，

本文对pytorch 中的nn.ReLU() 函数的inplace参数进行了研究，研究发现: 第一，inplace 默认为False； 第二，inplace 取值不影响loss 的反向传播，计算时可直接予以忽略。 import torch import torch.nn as nn #inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出 np.random.se

pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有，它的作用是：是否在原对象基础上进行修改 ​ inplace = True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改； ​ inplace = False：对数据进行修改，创建并返回新的对象承载其修改结果。 默认是False，即创建新的对象进行修改，原对象不变，和深复制和浅复制有些类似。 例： inplace=True情况： import pa

背景： 最近将一个模型训练代码从caffe平台移植到pytorch平台过程中遇到了一个诡异的inplace坑，特别记录一下防止大家掉坑。 relu等激活函数的inplace： 看到官方的relu入参是中nn.ReLU(inplace=True)是inplace操作，我一想这不是能节省我的资源占用，毫不犹豫的选择了True。搭好模型运行，结果是在backward计算导数的时候。表示inplace操作

nn.ReLU(inplace=True)     参数inplace=True:     inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出     inplace：can optionally do the operation in-place. Default: False     注： 产生的计算结果不会有影响。利用in-place计算可以节省内（显）存，

pandas 中dataframe 选择列后 fillna() 使用inplace参数，不改变源数据。 df4=pd.DataFrame(data=np.arange(0,20).reshape(5,4),columns=['c1','c2','c3','c4'],index=range(0,5)) df4.loc[2,'c2']=np.nan df4 df4为 c1 c2 c3

可以把inplace当作是一个进行relu运算后输入变化与否的开关，True代表输入改变，False输入保持原样。验证代码如下： >>> input = torch.randn(7) >>> input tensor([ 0.1571, -0.6665, -0.5410, -0.6172, 0.1348, 0.4602, 0.0018]) >>> m = nn.ReLU(inplace=Tr

x = torch.nn.functional.relu(v(x), inplace=True) inplace = True是指原地进行操作，操作完成后覆盖原来的变量。例如： 上面的代码中的意思v(x)进行relu之后赋值给x 优点：节省内存 缺点：进行梯度回归的时候传回失败，原来的变量被覆盖了，找不到原来的变量。

 pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有，它的作用是：是否在原对象基础上进行修改   inplace = True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改； ​ inplace = False：对数据进行修改，创建并返回新的对象承载其修改结果。 其默认的数值是False，即创建新的对象进行修改，原对象不变，和深复制和浅复制有些类似。 实例1--inplace=True情况： i

self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, **kwargs) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) 参数inplace：是否选择进行覆盖运算，默认值为False。 若为True则进行覆盖运算，例如：x = x +1,即对原值进行操作，又将结果直接赋值给原值。 若为False则不进行直接覆盖运算，例如：y = x

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

pytorch 的激活函数nn.Relu() 有一个参数：inplace，其作用是：该nn.Relu() 函数计算得到的输出是否更新传入的输出。 正常情况下，一个卷积操作，首先经过卷积层，接着是正则化（Normalize），最后经过激活函数，而输入激活函数的是正则化后的的 tensor（为了方便描叙，称为A），经过激活函数得到新的tensor（为了方便描叙，称为B），而参数 inplane 的作用

报错如下： ModuleNotFoundError: No module named 'inplace_abn' 安装： sudo pip install inplace_abn 如果安装inplace_abn报错如下： distutils.errors.DistutilsError: Could not find suitable distribution forRequirement.pa

inplace = True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改； inplace = False：对数据进行修改，创建并返回新的对象承载其修改结果。 默认是False，即创建新的对象进行修改，原对象不变。

from torch import nn relu=nn.ReLU(inplace=True) inplace参数，默认为False,计算得到的值不会覆盖之前的值，如果设置为True,则会把计算得到的值直接覆盖到输入中，这样可以节省内存/显存。之所以可以覆盖是因为在计算ReLU的反向传播时，秩序根据输出就能够推算出反向传播的梯度，但是只有少数的autograd操作支持inplace，除非你明确知