torch.Tensor中的clone()方法

柔情只为你懂 2021-12-07 12:21 559阅读 0赞

## `clone`() → Tensor ##

Returns a copy of the `self` tensor. The copy has the same size and data type as `self`.

NOTE

Unlike copy\_(), this function is recorded in the computation graph. Gradients propagating to the cloned tensor will propagate to the original tensor.

返回一个张量的副本，其与原张量的尺寸和数据类型相同。

与copy\_()不同，这个函数记录在计算图中。传递到克隆张量的梯度将传播到原始张量。

## `copy_`(*src*, *non\_blocking=False*) → Tensor ##

Copies the elements from `src` into `self` tensor and returns `self`.

The `src` tensor must be [broadcastable][] with the `self` tensor. It may be of a different datatype or reside on a different device.

Parameters

*  src ([*Tensor*][Tensor]) – the source tensor to copy from
 *  non\_blocking ([*bool*][bool]) – if `True` and this copy is between CPU and GPU, the copy may occur asynchronously with respect to the host. For other cases, this argument has no effect.

转载于:https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/11195405.html

[broadcastable]: https://pytorch.org/docs/stable/notes/broadcasting.html#broadcasting-semantics
[Tensor]: https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html?highlight=data%20clone#torch.Tensor
[bool]: https://docs.python.org/3/library/functions.html#bool

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