前⾯面說了了，索引、 view 是不不會開闢新記憶體的，⽽而像 y = x + y 這樣的運算是會新開記憶體的，然後
將 y 指向新記憶體。為了了演示這⼀一點，我們可以使⽤用python⾃自帶的 id 函式：如果兩個例項例的id⼀一致，那
麼它們所對應的記憶體位址相同；反之則不不同。
x = torch.tensor([1, 2])
y = torch.tensor([3, 4])
id_before = id(y)
y = y + x
print(id(y) == id_before) # false
如果想指定結果到原來的 y 的記憶體，我們可以使⽤用前⾯面介紹的索引來進⾏行行替換操作。在下⾯面的例例⼦子中，
我們把 x + y 的結果通過 [:] 寫進 y 對應的記憶體中。
x = torch.tensor([1, 2])
y = torch.tensor([3, 4])
id_before = id(y)
y[:] = y + x
print(id(y) == id_before) # true
我們還可以使⽤用運算子全名函式中的 out 引數或者⾃自加運算子 += (也即 add_() )達到上述效果，例如
torch.add(x, y, out=y) 和 y += x ( y.add_(x) )
x = torch.tensor([1, 2])
y = torch.tensor([3, 4])
id_before = id(y)
torch.add(x, y, out=y) # y += x, y.add_(x)
print(id(y) == id_before) # true
PyTorch學習總結 四 Utilities
這個類的例項不能手動建立。它們只能被pack padded sequence 例項化。torch.nn.utils.rnn.pack padded sequence 輸入 input seq length x batch size x input size 或 batch size x seq le...
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Pytorch學習筆記（一） 資料 運算
1.1 torch.floattensor torch.floattensor 2,3 隨機生成 torch.floattensor 2,3,4,5 1.2 torch.inttensor torch.inttensor 2,3 隨機生成 torch.inttensor 2,3,4,5 1.3 to...