问焦火炬张量及其转置有不同的存储空间
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Stack Overflow用户

提问于 2022-09-18 08:37:56

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我读了一本书“与毕火炬的深度学习”，并尝试了一个例子，这个例子表明张量和它的转位共享相同的存储空间。

但是，当我在本地机器上试用它时，我可以看到两者的存储空间是不同的。只是想知道为什么这里会是这样的？

我尝试过的代码和输出如下：

>>> points = torch.tensor([[4.0, 1.0], [5.0, 3.0], [2.0, 1.0]])
>>> points_t = torch.transpose(points,0,1)
>>> points_t
tensor([[4., 5., 2.],
        [1., 3., 1.]])
>>> id(points.storage())==id(points_t.storage())
False
>>> id(points.storage())
2796700202176
>>> id(points_t.storage())
2796700201888

我的python版本是3.9.7，py手电版本是1.11.0

pytorch

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Stack Overflow用户

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发布于 2022-09-18 09:09:44

您需要比较存储的指针，而不是它的id。

>>> points = torch.tensor([[4.0, 1.0], [5.0, 3.0], [2.0, 1.0]])
>>> points_t = torch.transpose(points,0,1)
>>> points_t
tensor([[4., 5., 2.],
        [1., 3., 1.]])
>>> points.storage().data_ptr() == points_t.storage().data_ptr()
True

id比较出现错误的原因是Python (points和points_t)是不同的对象，但是底层存储(为保存数据而分配的内存)是相同的。

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/73761229

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