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In-place Operation
In-place operation在pytorch中指的是支持原位修改tensor，这样就可以避免新的内存开销，主要是为了降低显存的消耗
但是在pytorch反向传播得到计算图的时候需要获取中间变量的值，如果使用in-place操作以后中间值就失去了，无法获得计算图，但是为什么有的激活函数写的in-place操作呢？
以ReLU函数为例，当输入值为正值时不变in-place与否不影响结果；当输入为负值时为0不进行反向传播了所以不影响
常见的In-place操作
1. 符号计算
*= +=等操作
在pytorch中尽量避免
tensor = torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6]])
print(tensor.data_ptr())
tensor += 2
print(tensor.data_ptr())
tensor = tensor+2
print(tensor.data_ptr())
'''
140430616339712
140430616339712 # in-place
140430616321664 # out-of-place
'''
（继续补充）
常见的Out-of-place操作
1. 符号计算
a=a+b等，参考In-place操作
