pytorch 中 numpy 类型与 torch 类型共享存储的问题

本是古典何须时尚 2022-05-29 12:27 184阅读 0赞

从今天起，总结学习 pytorch 过程中遇到的一些日后可能出错的小问题。

首先就是 pytorch 官网 tutorial 第一章讲的，numpy 类型与 torch 类型共享存储，并且还给出样例：

http://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/tensor\_tutorial.html\#tensors

在文章中，作者举例，当 torch 类型转换为 numpy类型时，对其中一个操作就相当于对另一个操作:

a = torch.ones(5)
    print(a)

Out:

1
     1
     1
     1
     1
    [torch.FloatTensor of size 5]

b = a.numpy()
    print(b)

Out:

[ 1.  1.  1.  1.  1.]

然后执行：

a.add_(1)
    print(a)
    print(b)

Out:

2
     2
     2
     2
     2
    [torch.FloatTensor of size 5]
    
    [ 2.  2.  2.  2.  2.]

但是，我试着将代码中的 a.add\_(1) 替换为 a = a + 1，结果就不是这样的：

2  
 2  
 2  
 2  
 2  
\[torch.FloatTensor of size (5,)\]

\[1. 1. 1. 1. 1.\]

可以看到，这个时候 a 变了，但是 b 并没有变。

\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#

同理，反过来，当 numpy 类型转换为 torch 类型的时候，作者举例如下：

import numpy as np
    a = np.ones(5)
    b = torch.from_numpy(a)
    np.add(a, 1, out=a)
    print(a)
    print(b)

Out:

[ 2.  2.  2.  2.  2.]
    
     2
     2
     2
     2
     2
    [torch.DoubleTensor of size 5]

如果我把代码中的 np.add(a, 1, out=a) 替换为 a = a + 1 的话，就又不共享存储了：

\[\[2. 2.\]  
 \[2. 2.\]  
 \[2. 2.\]\]  
  
 1  1  
 1  1  
 1  1

\[torch.DoubleTensor of size (3,2)\]

具体为什么目前还没查到，先记在这里，日后发现为什么了再补上。

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