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02.01.05 节省内存

运行一些操作可能会导致为新结果分配内存。 例如，如果我们用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。

在下面的例子中，我们用Python的id()函数演示了这一点， 它给我们提供了内存中引用对象的确切地址。 运行Y = Y + X后，我们会发现id(Y)指向另一个位置。 这是因为Python首先计算Y + X，为结果分配新的内存，然后使Y指向内存中的这个新位置。

import torch

X = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3,4))

Y = torch.tensor([[2.0, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])

before = id(Y)

Y = Y + X

a=id(Y) == before

print(a)

返回值：

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。

幸运的是，执行原地操作非常简单。 我们可以使用切片表示法将操作的结果分配给先前分配的数组，例如Y[:] = <expression>。 为了说明这一点，我们首先创建一个新的矩阵Z，其形状与另一个Y相同， 使用zeros_like来分配一个全\(0\)的块。

import torch

X = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3,4))

Y = torch.tensor([[2.0, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])

Z = torch.zeros_like(Y)

print('id(Z):', id(Z))

Z[:] = X + Y

print('id(Z):', id(Z))

返回值：

id(Z): 2942878841968

id(Z): 2942878841968

如果在后续计算中没有重复使用X， 我们也可以使用X[:] = X + Y或X += Y来减少操作的内存开销。

import torch

X = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3,4))

Y = torch.tensor([[2.0, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])

before = id(X)

X += Y

a=id(X) == before

print(a)

返回值：

True