本文主要是介绍沐神 -- 内存节省，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
运行一些操作可能会导致为新结果分配内存。例如，我们用 Y=X+Y，我们将取消引用Y指向的张量，而是指向新分配的内存处的张量。
before = id(Y)
Y = Y + X
id(Y) == before # 输出是False
这可能是不可取的，原因有两个：
1、首先，我们不想总是不必要地分配内存。在机器学习中，我们可能有数百兆的参数，并且在一秒内多次更新所有参数。通常情况下，我们希望原地执行这些更新；
2、如果我们不原地更新，其他引用仍然会指向旧的内存位置，这样我们的某些代码可能会无意中引用旧的参数。
执行原地操作：使用 X[:] = X + Y 或 X+=Y ，减少操作的内存开销。
Z = torch.zeros_like(Y)
print('id(Z):', id(Z))
Z[:] = X + Y # 用 [:] 选择数组X中的所有元素，然后将这些元素替换为 X+Y 的结果
print('id(Z):', id(Z))
before = id(X)
X += Y
id(X) == before
这篇关于沐神 -- 内存节省的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
