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与python的数组操作类似，pytorch的张量也支持切片操作。
构建一个4行5列的二维数组。
import torchx = torch.arange(20).reshape(4,5)
通过切片取出前2行的数据。
x[0:2]
也可以通过切片操作给张量赋值。
给第一行的数据赋值为0
x[0:1,:]=0
原地赋值
张量在运算的过程中会申请新的内存地址，即使是同一个张量。
先来看个例子。
先构建2个张量x,y
x=torch.tensor([1])y=torch.tensor([2])
使用函数查看张量x的内存地址为：2182261278336
将x与y相加，重新赋值给x，再查看下x的内存地址：2182257581408
可以看到前后2次查询的内存地址是不一样的，在运算过程中申请了新的内存空间，这会导致运算开销变大。
可以使用切片操作，使用原有的内存空间。
x=torch.tensor([1])y=torch.tensor([2])id(x)x[:]=x+yid(x)
再次查看运算前后的内存地址，这次就一样了，说明没有申请新的内存空间。
除了使用切片减少内存空间也可以使用+=操作。
x=torch.tensor([1])y=torch.tensor([2])id(x)x+=yid(x)
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标签： #python列表切片赋值
