【Paddle】Inplace相关问题：反向传播、影响内存使用和性能 写在最前面inplace 的好处有哪些？能降低计算复杂度吗在反向传播时，Inplace为什么会阻碍呢？“计算图的完整性受损”表达有误原地操作 sin_()为什么原地操作会阻碍反向传播PaddlePaddle的特定情况 🌈你好呀！我是 是Yu欸 🌌 2024每日百字篆刻时光，感谢你的陪伴

本博文来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/69294347 非常感谢此博主！ PyTorch 作为一个深度学习平台，在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里呢？我觉得一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。由此可见，自动求导 (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部分。 了解自动求导背

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。

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

出现以上问题 1、检查pytorch版本，一般1.5以上 2、检查cuda版本，一般10.1以上 3、检查环境变量设置 linux：export -p 重点检查 PATH 、LD_LIBRARY_PATH 不能重复设置变量，将重复的删掉 unset LANG 是将LANG删掉 declare -x LANG是将LANG变量设置进去

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： imp

遇到报错one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation。意思是对输入x原地操作（inplace operation），一个变量在反向传播过程中被修改了，而不是按照预期的版本（version 0）更新，导致梯度不正确。 使用这句代码定位报错位置 torc