PyTorch中设置inplace=True的激活函数是否仅适用于推理模式？

关于PyTorch中inplace=True的使用说明 #

inplace=True的核心作用是原地修改输入张量，不需要为该操作的结果额外分配新的张量内存，能够有效提升内存使用效率，降低显存占用。

但它也有明确的使用限制：反向传播算法需要依赖前向传播时保存的中间激活值来计算梯度、更新权重，如果inplace操作本身会丢失输入的部分信息（比如ReLU会把所有小于0的数值置0），原地修改后原始的中间激活值会被直接覆盖，就会阻碍反向传播的正常执行，甚至导致梯度计算错误。

关于你提到的「仅当模型完成训练不再需要修改时才能开启inplace模式」的说法，这个结论并不完全准确：

• 模型训练完成后的推理阶段确实可以放心开启inplace=True，因为这个阶段不需要执行反向传播，不会用到中间激活值，开启后只会降低显存占用，不会影响计算结果。
• 训练阶段也不是完全不能用inplace=True，只要你可以确认当前inplace操作不会丢失反向传播需要用到的信息，或者对应的网络层不需要参与梯度更新，就可以安全开启来节省显存。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者spiridon_the_sun_rotator