在深度学习框架PyTorch中，`nn.ReLU()` 是一个非常基础且常用的激活函数模块。当我们看到 `nn.ReLU(inplace=True)` 时，其实是在定义一个ReLU层，并启用了一个叫做“inplace”的特性。简单来说，`inplace=True` 表示该操作会直接修改输入数据，而不是创建新的输出张量。这种做法可以节省内存，但需要注意的是，由于数据被原地修改，在某些情况下可能会导致不可预期的问题，比如梯度计算出错或模型调试困难。因此，除非你对内存优化有极高需求，否则建议保持默认值 `inplace=False`，以确保代码的安全性和可维护性。总之，合理使用 `inplace` 参数能让我们的模型训练更高效，但也需要谨慎对待哦！💪