pytorch 初学者：torch.data.new() torch.new()

【问题标题】：pytorch beginner :torch.data.new() torch.new()pytorch 初学者：torch.data.new() torch.new()
【发布时间】：2020-07-30 14:02:17
【问题描述】：

我有一个小问题，tensor.data.new() 和 tensor.new() 有什么区别？似乎它们都返回一个空张量，其 dtype 和设备与自张量相同。谢谢

【问题讨论】：

看起来 tensor.data.new 是为了向后兼容 - stackoverflow.com/questions/51743214/…。两者都应该返回相同的东西。在最新版本中，这两个接口都已被tensor.new_* 方法取代——pytorch.org/docs/master/tensors.html#torch.Tensor

【解决方案1】：

没有区别。这有点令人费解，但是，您可以将.data 视为与持有它的张量基本相同的对象。每个张量都有一个.data，而.data 本身就是一个张量，所以会有一些循环引用。

最重要的部分是它们总是指向相同的数据，因此所有不需要对张量或 .data 进行梯度的操作都会得到相同的结果。

import torch
a = torch.randn((1,2))
a.data.data_ptr() == a.data_ptr()
# True -- indicating it's precisely the same memory/buffer

.data 属性是 .grad 属性的对应部分。但是，为了方便起见，由于大多数人只关心数据，而不关心与它们相关的梯度，因此 .data 也指向张量的默认缓冲区。

【讨论】：