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。