摘要:
print(type(X)) A = X.numpy() print(type(A)) B = torch.tensor(A) print(type(B)) print(id(X)) print(id(A)) print(id(B)) #输出结果 <class 'torch.Tensor'> <cl 阅读全文
摘要:
一、 运行一些操作可能会导致为新的结果分配内存。例如,如果我们用 Y = X + Y,我们将取消引用 Y 指向的张量,而是指向新分配的内存处的张量。 开辟新的内存空间有如下问题: 1、在机器学习中,我们可能有数百兆的参数,并且在一秒内多次更新所有参数。通常情况下,我们希望原地执行这些更新。 2、我们 阅读全文