丁天牛
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PyTorch基础：Tensor的内存共享

为了实现高效计算，PyTorch提供了一些原地操作运算，即in-place operation，不经过复制，直接在原来的内存上进行计算。对于内存共享，主要有如下3种情况：
PyTorch基础：Tensor的内存共享_第1张图片

  1. 通过Tensor初始化Tensor
    直接通过Tensor来初始化另一个Tensor，或者通过Tensor的组合、分块、索引、变形操作来初始化另一个Tensor，则这两个Tensor共享内存。
    PyTorch基础：Tensor的内存共享_第2张图片
  2. 原地操作符
    PyTorch对于一些操作通过加后缀 “ _ ” 实现了原地操作，如add_()和resize_()等，这种操作只要被执行，本身的Tensor则会被改变。
    PyTorch基础：Tensor的内存共享_第3张图片
  3. Tensor与NumPy转换
    Tensor与NumPy可以高效地进行转换，并且转换前后的变量共享内存。在进行PyTorch不支持的操作时，甚至可以曲线救国，将Tensor转换为NumPy类型，操作后再转换为Tensor
    PyTorch基础：Tensor的内存共享_第4张图片

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