python、pytorch中的常见的浅拷贝、深拷贝问题总结

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前言

本文将介绍在python编程过程中遇到的各种赋值、浅拷贝、深拷贝之间的差异，同时介绍pytorch中的浅拷贝、深拷贝操作

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、python中的浅拷贝，深拷贝

1. 赋值操作原理

python中a = something 的赋值操作准确的应该理解为，给存储something建立一个索引a(即存储地址)，a通过访问something的存储内容，获得something的值。下面举例说明，因为python独特的机制会出现的奇怪显示。首先我们都知道’='赋值是浅拷贝的一种。按理说，当a=b,，如果b原始的值发生改变，那么a也会发生改变，但是现实却不一定都是这样：

#情况1：
a = [1,4,7]
b = a
a = [2,3,5]
print(b)
#情况2：
a = [1,4,7]
b = a
a[0],a[1],a[2] = 4, 5, 6
print('b is :'b)

结果： [1,4,7] [4,5,6] 原理解释：在情况一中，当使用b=a之后，b和a都指向[1,4,7]的存储内容，其实际标签即[1,4,7]的存储地址。当使用a = [2,3,5]之后，a指向[2,3,5]，获得对应的存储地址，并更新了以前的地址。此时b的内容仍然为[1,4,7]的存储空间，故a获得的新值没有赋给b。在情况二，a,b都指向[1,4,7]的存储空间，此时a[0],a[1],a[2] = 4,5,6改变了存储空间的值，但是a,b此时的存储地址没变，随着存储值的更新，a,b从存储空间索引出的值也一样改变了。第二种是经典的使用赋值方法的浅拷贝方法

2. copy()

copy()：copy是python中常见的一个函数，它也是属于浅拷贝的一种，但是在复制的过程中存在两种情况：
第一种：当复制的对象中无复杂子对象的时候。原来值的改变不会影响浅复制的值，同时原来值的id和浅拷贝值的id不一致
第二种：当复制的对象中存在复杂子对象的时候。如果改变其中复杂子对象的值，浅复制的值也会改变。改变其他值，则不会影响浅复制的值
主要原因是在copy()中将复杂子类使用一个公共镜像储存起来，当镜像改变了之后另一个使用镜像已经被改变了

import copy
a = [[1,2],1,4]
b = copy.copy(a)
#改变复杂子对象的值
a[0][0] = 0
print(a)
print(b)
#改变非复杂子对象的值
a[2] = 0
print(a)
print(b)

结果： [[0,2],1,4] [[0,2],1,4] [[0,2],1,0] [[0,2],1,4]

3. deepcopy()

即将被复制对象完全再复制一遍，作为独立的新个体单独存在

from copy import deepcopy
a = [1,2,3,4]
b = deepcopy(a)
a[0] = 2
print(a)
print(b)

结果：
[2,2,3,4]
[1,2,3,4]

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二、pytorch中的深拷贝、浅拷贝

1. inplace = True

inplace =True的意思是进行原地操作。
例如：x = x + 5，对x就是一个原地操作，y= x+5, x= y完成了同样的功能但不是原地操作，使用这样的方法能够节省内存。

2. .Tensor、.tensor、.from_numpy、.as_tensor的区别

.Tensor和.tensor是深拷贝，在内存中创建一个额外的数据副本，不共享内存，所以不受数组改变的影响。.from_numpy和as_tensor是浅拷贝，在内存中共享数据。

import numpy as np
import torch
a  = np.array([0,1,2,3])
a1 = torch.from_numpy(a)
a2 = torch.Tensor(a)
a3 = torch.tensor(a)
a4 = torch.as_tensor(a)
print("before changed:")
print(a1)
print(a2)
print(a3)
print(a4)
a[0] = 3
a[1] = 2
a[2] = 1
a[3] = 0
print("changed:")
print(a1)
print(a2)
print(a3)
print(a4)

结果： before changed: tensor([0, 1, 2, 3]) tensor([0., 1., 2., 3.]) tensor([0, 1, 2, 3]) tensor([0, 1, 2, 3]) changed: tensor([3, 2, 1, 0]) tensor([0., 1., 2., 3.]) tensor([0, 1, 2, 3]) tensor([3, 2, 1, 0])

3. .detach()和.clone()

.clone()是深拷贝，开辟新的存储地址而不是引用来保存旧的tensor，在梯度会传的时候clone()充当中间变量，会将梯度传给源张量进行叠加，但是本身不保存其grad，值为None。
.detach是浅拷贝，新的tensor会脱离计算图，不会牵扯梯度计算。

import torch

x= torch.tensor([2., 4.], requires_grad=True)
clone_x = x.clone()
detach_x = x.detach()
clone_detach_x = x.clone().detach()

y = 2*x + 10
y.backward(torch.FloatTensor([1,1]))

print(x.grad)
print(clone_x.requires_grad)
print(clone_x.grad)
print(detach_x.requires_grad)
print(clone_detach_x.requires_grad)

结果：
tensor([2., 2.])
True
None
False
False

4. contiguous函数

在pytorch中，很多操作都用到了浅拷贝的思路，只是重新定义下标与元素的对应关系。例如在使用transpose()进行转置操作时，pytorch不会创建转置后的，新的tensor，仅仅修改tensor中的一些属性(元数据)。转置和原数据的内存是共享的。
不使用contiguous()之前

import torch
x = torch.randn(3, 2)
y = torch.transpose(x, 0, 1)
print("before")
print("x:", x)
print("y:", y)

print("after：")
y[0, 0] = 11
print("x:", x)
print("y:", y)

结果：
before
x: tensor([[-0.4466, 0.5280],
[ 0.6272, -0.3708],
[ 0.2064, 0.3755]])
y: tensor([[-0.4466, 0.6272, 0.2064],
[ 0.5280, -0.3708, 0.3755]])
after：
x: tensor([[11.0000, 0.5280],
[ 0.6272, -0.3708],
[ 0.2064, 0.3755]])
y: tensor([[11.0000, 0.6272, 0.2064],
[ 0.5280, -0.3708, 0.3755]])

使用contiguous()之后

import torch
x = torch.randn(3, 2)
y = torch.transpose(x, 0, 1).contiguous()
print("before")
print("x:", x)
print("y:", y)

print("after：")
y[0, 0] = 11
print("x:", x)
print("y:", y)

结果：
before
x: tensor([[-0.4466, 0.5280],
[ 0.6272, -0.3708],
[ 0.2064, 0.3755]])
y: tensor([[-0.4466, 0.6272, 0.2064],
[ 0.5280, -0.3708, 0.3755]])
after：
x: tensor([[11.0000, 0.5280],
[ 0.6272, -0.3708],
[ 0.2064, 0.3755]])
y: tensor([[11.0000, 0.6272, 0.2064],
[ 0.5280, -0.3708, 0.3755]])

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