in-place operation在pytorch中是指改变一个tensor的值的时候，不经过复制操作，而是直接在原来的内存上改变它的值。可以把它成为原地操作符。在pytorch中经常加后缀“_”来代表原地in-place operation，比如说.add_() 或者.scatter()。python里面的+=，*=也是in-place operation。下面是正常的加操作,执行结束加操作之后x的值没有发生变化：下面是原地操作，执行之后改变了原来变量的值：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。我们用PyTorch搭建神经网络时，会遇到nn.ReLU,inplace=True是什么意思呢？先将x进行+1操作后赋值给中间变量y，然后将y值赋给x这样就需要内存存储变量y因此当inplace=True时：就是对从上层网络nn.Conv2d中传递下来的tensor直接进行修改，这样能够节省运算内存，不用多存储其他变量。
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