为什么a的ID没有变？

Question

a = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
b = torch.tensor([5.0, 5.0, 5.0])
los = sum(a*b)
los.backward()
print(id(a.grad))
a.grad = torch.tensor([1., 2., 3.])
print(id(a.grad))

输出：

2792503915000
2792503915000

为什么 a.grad 的 ID 没有改变？

Answer 1

Python 的 id() 只是 returns 对象的唯一编号。生命周期不重叠的对象ID可以相同；也就是说，当一个对象被销毁，然后创建一个新对象时，新对象可以与上一个对象具有相同的 ID。 Python 对象 ID 通常与 C 中的内存地址进行比较，并且（显然）在某些 python 实现中，它们只是内存地址。

例如，考虑以下片段：

class a:
    pass

my_a = a()
print(id(my_a))
my_a = a()
print(id(my_a))
my_a = a()
print(id(my_a))

对于我的特定 python 实现，示例输出是：

139647922983888
139647922986768
139647922983888

第三次重复第一个ID；这是 id() api.

允许的

为什么a的ID没有变？

Why hasn't a's ID changed?

python-3.x

pytorch