pytorch变量间的内存共享

我们在使用pytorch时，经常会用一个变量对另外一个变量赋值，但是某些操作得到的结果只是原变量的引用，内存是共享的，修改一个变量，其他变量的值也会受影响。有些操作是拷贝的操作。 使用 b=a[:,:5,5] b=a[0] b=a[…,0] 等操作得到的a是b的一个引用，内存是共享的，当b的值被某些操作修改后，a的值也会改变， c=b.unsqueeze(0).expand(10,4) , Ten

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