Pytorch中torch.Tensor的一点小研究

torch.Tensor 是pytorch中用于创建未初始化矩阵的函数
实例：
import torch
x = torch.Tensor(2, 2) # 构造一个未初始化的2*2的矩阵

即使该矩阵未被初始化，也是存有随机值的

构造未初始化矩阵a

可以发现，我在这里构造的矩阵a的是有一个默认值的，然后，采用同样的语句构造矩阵b

构造未初始化矩阵b

此处发现矩阵a 和b的随机值是一样的
通过id()函数，发现a和b的对象id不一致，并不是指向同一块内存区域

查看id，发现a =! b

然后发现，每一次使用torch.Tensor(2,2)所指向的内存地址也是不一致的

每一次使用torch.Tensor都会分配一块新的内存空间

因此，对于torch.Tensor(n,m)的理解可以概括为，构造一个未初始化的nm维矩阵，并随机生成nm个值作为默认值，以后每次调用torch.Tensor(n,m)的时候，都会新开一个地址空间并将默认值赋予新的变量，可以看做一个浅copy过程。

仅为个人无聊的一些小测试，后续查看官网文档再进行补充