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在深度学习中，ReLU（修正线性单元）是一种常用的激活函数，其定义为 f(x) = max(0, x)。nn.ReLU是在PyTorch中实现ReLU的类。
参数`inplace`是nn.ReLU类的一个可选参数，默认值为False。该参数控制着ReLU函数的计算方式。
当`inplace=False`时，ReLU函数会返回一个新的张量作为输出，不改变原始张量。这意味着原始张量在ReLU前后的值不会发生改变。
当`inplace=True`时，ReLU函数会在原位（in-place）修改原始张量，即直接在原始张量上执行计算。原始张量在函数计算完成后会被修改，节省了额外的内存空间。但需要注意，这也意味着无法回溯到ReLU函数之前的值，因为原始张量已经被修改。
一般来说，推荐将`inplace`设置为False。因为即使在训练过程中，in-place操作可以节省一些内存，但在反向传播时可能会出现问题，因为之前的梯度在原位操作之后将不可用。此外，in-place操作也可能导致自动求导机制无法正常工作。除非在特定情况下对内存占用有严格要求，并且确保不需要梯度反向传播，否则不建议使用inplace操作。
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