Question

当我使用运算符时，我发现了一个奇怪的事情，例如*=或+=

代码：

aa = Variable(torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]]))
bb = aa
bb = bb*2
print(bb)
print(aa)

cc = Variable(torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]]))
dd = cc
dd *= 2
print(cc)
print(dd)

结果显示如下：

Variable containing:
 2  4
 6  8
[torch.FloatTensor of size 2x2]

Variable containing:
 1  2
 3  4
[torch.FloatTensor of size 2x2]

Variable containing:
 2  4
 6  8
[torch.FloatTensor of size 2x2]

Variable containing:
 2  4
 6  8
[torch.FloatTensor of size 2x2]

如您所见，当我使用bb=bb*2时，aa未受影响。但是，如果使用dd *= 2，cc似乎指向（共享）与cc相同的地址，则会更改。

他们各自的前一行是相同的，例如bb = aa和dd = cc。似乎*=运算符将原始深层副本更改为浅副本，并且在复制行本身之后进行了更改。

我想知道这是不是一个错误。如果是，它很重要，因为它影响基本的数学运算。一般来说，我认为只需使用内置的操作功能，例如torch.add()是一个很好的解决方案。

OS: Mac OS X
PyTorch version: 3.0
How you installed PyTorch (conda, pip, source): conda
Python version: 3.6
CUDA/cuDNN version: None
GPU models and configuration: None

* ---------------------------------------

我理解dd *= 2是就地增殖，但dd的价值如何转移到cc？但如果我使用dd = dd * 2，则新值不会转移到cc？上一行没有区别：dd = cc和bb =aa。顺便说一句，在python（不是pytorch变量或张量）中，dd *= 2和dd = dd * 2都不会影响cc值。

Answer 1

执行dd = cc时，dd和cc现在都是对同一对象的引用（bb = aa相同）。什么都没有被复制！

执行bb = bb * 2时，*运算符会创建一个新对象，bb现在引用该对象。没有更改现有对象。

执行dd *= 2后，dd引用的对象（以及cc也引用的对象）会发生变化。

不同之处在于*创建了一个新对象，=使变量引用一个新对象（而不是以任何方式更改对象），而*=更改了对象

x *= y与x = x * y的行为不同，可能违反直觉，但这些是语言的语义，而不是错误。

Answer 2

重复测试，但另外打印对象的ID：

aa = Variable(torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]]))
bb = aa
bb = bb*2
print(bb , id(bb))
print(aa , id(aa))

cc = Variable(torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]]))
dd = cc
dd *= 2
print(cc, id(cc))
print(dd, id(dd))

这可以让您了解会发生什么。

我没有火炬，但正常的名单也是这样做的：

aa = [1,2,3,4]
bb = aa
bb = bb*2
print(bb, id(bb))
print(aa, id(aa))

cc =[1,2,3,4]
dd = cc
dd *= 2
print(cc, id(cc))
print(dd, id(dd))

正常列表的输出（没有火花）：

([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4], 140432043987888)  # bb  different ids
([1, 2, 3, 4], 140432043930400)              # aa  different ids  
([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4], 140432043916032)  # cc  same id, same object
([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4], 140432043916032)  # dd  same id, same object

数学运算符差异* =或+ =

2 个答案: