torch中的copy()和clone()

1、torch中的copy()和clone()

y = torch.Tensor(2,2):copy(x) ---
1

修改y并不改變原來的x

y = x:clone()
1

修改y也不改變x

y = x
1

修改y這個時候就開始改變x了
注意，官網中Returns a clone of a tensor. The memory is copied.內存被復制，也即重新分配了一份內存個y，所以y改變x不改變，對于copy是一樣的.copy允許復制的維度不一樣，但是元素個數必須是相同的。
對于Python中的深淺拷貝之類的，看連接鏈接
Python中的拷貝來講，例子如下

對于數字賦值和列表賦值是有很大區別的

torch中對于直接賦值的這種操作一定要小心，先看看是不是需要直接賦值，還是重新開辟一塊內存來存放
2
torch中的type（）函數，如果沒有傳入參數，表示查看Tensor的數據類型
如果傳入了參數，表示將Tensor轉換為想要的數據類型，數據類型由參數來指定

3 torch中的image的scale函數也是輸入參數不同最后的scale方法也是不同的，參考下圖說明

4、torch中的Tensor所有操作例如narrow等操作，都是在原來的Tensor的基礎上進行的，所以如果想要真正的復制一個Tensor就用copy和clone，如果用narrow這種操作之后經常會導致內存不連續，導致后面很多操作失效，這時候用copy和clone復制一下即可。
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作者：枯葉蝶KYD
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/u013548568/article/details/79145401
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總結

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