pytorch變量間的內存共享

我們在使用pytorch時，經常會用一個變量對另外一個變量賦值，但是某些操作得到的結果只是原變量的引用，內存是共享的，修改一個變量，其他變量的值也會受影響。有些操作是拷貝的操作。 使用 b=a[:,:5,5] b=a[0] b=a[…,0] 等操作得到的a是b的一個引用，內存是共享的，當b的值被某些操作修改後，a的值也會改變， c=b.unsqueeze(0).expand(10,4) , Ten

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