【MXNet】（五）：NDArray的内存开销

接上节【MXNet】（一）：创建NDArray。

在运算中，有些操作会操作新开内存来存储运算结果。可以使用Python自带的id函数：如果两个实例的ID一致，那么它们所对应的内存地址相同；反之则不同。

比如，

before = id(Y)
Y = Y + X
id(Y) == before

输出，

X + Y会新开内存，然后将Y指向新内存。

如果想将结果存入特定的位置，可以使用索引来进行替换操作。

Z = Y.zeros_like()
before = id(Z)
Z[:] = X + Y
id(Z) == before

输出，

其实上面的操作还是开辟了临时的内存空间的，如果想避免这种临时的内存开销，可以使用下面的方式，

nd.elemwise_add(X, Y, out=Z)
id(Z) == before

输出，

如果操作数在之后不会被复用，可以用下面的方式来减少内存开销，

before = id(X)
X += Y
id(X) == before

输出，