torch中的copy()和clone() 1.torch中的copy()和clone() y = torch.Tensor(2,2):copy(x) ---1 修改y并不改变原来的x y = x:clone()1 修改y也不改变x y = x1 修改y这个时候就开始改变x了 注意,官网中Returns a clone of a tensor. The memory is copied.内存被复制,也即重新分配了一份内存个y,所以y改变x不改变,对于copy是一样的.copy允许复制的维度不一样

在C#中的Datatable类中,Clone方法和Copy方法都可以用来复制当前的DataTable对象,但DataTable类中的Clone方法和Copy方法还是有区别的,Clone方法只复制结构信息,包括所有 DataTable 架构和约束,但Copy方法除了复制结构信息之外,还复制DataTable的表格行数据信息. DataTable.Clone 方法:克隆 DataTable 的结构,包括所有 DataTable 架构和约束. DataTable.Copy 方法:复制该 DataTab

1 Array.Clone方法 命名空间:System 程序集:mscorlib 语法: public Object Clone() Array的浅表副本仅复制Array的元素,不管他们是引用类型还是值类型.可是不负责这些引用所引用的对象. 新Array中的引用与原始Array的引用指向同样的对象. 例: int[] intArray1 = {1, 2}; int [] intArray2 = (int [])intArray1.Clone(); 这里须要说明的是.须要使用强制类型转换,原因在于

1 Array.Clone方法 命名空间:System 程序集:mscorlib 语法: public Object Clone() Array的浅表副本仅复制Array的元素,无论他们是引用类型还是值类型,但是不负责这些引用所引用的对象. 新Array中的引用与原始Array的引用指向相同的对象. 例: int[] intArray1 = {1, 2}; int [] intArray2 = (int [])intArray1.Clone(); 这里需要说明的是,需要使用强制类型转换,原因在于

clone()只是复制表结构 copy()是深度复制,表结构和数据

在flex中有时候会用到ObjectUtil.clone和ObjectUtil.copy方法.下面是官方API的注释. 克隆指定对象,并返回对该克隆的引用.该克隆使用本机序列化技术生成.这意味着在克隆过程中将遵循该自定义的序列化.clone() 与 copy() 的不同之处在于,每个对象实例的 uid 属性会被保留. 该方法用于克隆数据对象,如集合的元素.不能用于克隆 UIComponent 对象,如 TextInput 控件.如果希望克隆特定的 UIComponent 对象,则可以创建该组件的

PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr

本文属原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/robinjava77/p/5481874.html   (Robin) Student package base; import java.io.Serializable; /** * Created by robin on 2016/5/11. * * @author robin */ public class Student implements Cloneable,Serializable{ private Str

git clone git clone命令copy一个已经存在的Git仓储. git clone有点像svn的checkout, 他的不同之处是这个copy也是一个完整的仓储-它有自己的历史纪录, 能管理自己的文件. clone自动创建了一个叫origin的远端连结指向原始的仓储. 这样就能很容易的和中心仓储进行交互. 用法 git clone <repo> 从<repo>这个位置clone一个仓储到本机. 这个原始仓储可以是本地的文件系统或者是远程机器(可通过http或ssh进入

Java中Clone的概念大家应该都很熟悉了,它可以让我们很方便的“制造”出一个对象的副本来,下面来具体看看java中的Clone机制是如何工作的?      1． Clone和Copy      假设现在有一个User对象,User u1=new User(“U1001”,“Jason”,25),通 常我们会有这样的赋值User u2=u1,这个时候只是简单了copy了一下reference,u2和u1都指向内存中同一个object,这样u2或者u1的一个操作都可能影响到对方.打个比方,如果我

Teacher.java package test.clone; /** * 老师 * 深copy需要实现Cloneable接口 * @author King * */ public class Teacher implements Cloneable { private String name; private int age; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.na

VSS卷影拷贝服务其实不是一项新技术了,在2003年前后发布的Windows 2003和Windows XP SP1都提供了对VSS的支持.最近几年微软的一线产品对VSS支持的越来越多,包括Exchange,SQL,AD,DPM等等.在Windows 2008中甚至系统的自带的备份工具也换成了VSS版本的.查一查VSS的资料,发现名词不少,snapshot.writer.requestor等等.这几天翻阅了一些资料,仔细阅读了几遍,终于拨云见日,理清了头绪. VSS解决的问题 任何一个新东西和新

面试中经常遇到Clone的相关知识,今天总算是把Clone理解的比较透彻了!Java中Clone的概念大家应该都很熟悉了,它可以让我们很方便的“制造”出一个对象的副本来,下面来具体看看java中的Clone机制是如何工作的?     1． Clone和Copy     假设现在有一个User对象,User u1=new User(“U1001”,“Jason”,25),通常我们会有这样的赋值User u2=u1,这个时候只是简单了copy了一下reference,u2和u1都指向内存中同一个ob

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np

基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__               # PyTorch version torch.version.cuda              # Corresponding CUDA version torch.backends.cudnn.version()  # Corresponding cuDNN version torch.cuda.get_device_name(0)   # GPU type 更新 PyTorch PyTo

From: https://liudongdong1.github.io/ 0. 基础配置 0.1. 设置随机种子 def set_seeds(seed, cuda): """ Set Numpy and PyTorch seeds. """ np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) if cuda: torch.cuda.manual_seed_all(seed) print ("==&

类型(Types) Numpy PyTorch np.ndarray torch.Tensor np.float32 torch.float32; torch.float np.float64 torch.float64; torch.double np.float torch.float16; torch.half np.int8 torch.int8 np.uint8 torch.uint8 np.int16 torch.int16; torch.short np.int32 torch.i

一.基本概念 DataSet是ADO.NET的中心概念.可以把DataSet当成内存中的数据库,DataSet是不依赖于数据库的独立数据集合.所谓独立,就是说,即使断开数据链路,或者关闭数据库,DataSet依然是可用的,DataSet在内部是用XML来描述数据的,由于XML是一种与平台无关.与语言无关的数据描述语言,而且可以描述复杂关系的数据,比如父子关系的数据,所以DataSet实际上可以容纳具有复杂关系的数据,而且不再依赖于数据库链路. 在典型的多层实现中,用于创建和刷新 DataSet

本司礼物系统使用了golang的 mongo库 mgo,中间踩了一些坑,总结下避免大家再踩坑 golang的mgo库说明里是说明了开启连接复用的,但观察实验发现,这并没有根本实现连接的控制,连接复用仅在有空闲连接时生效,高并发时无可用连接会不断创建新连接,所以最终还是需要程序员自行去限制最大连接才行. 废话不多说,开始上代码 GlobalMgoSession, err := mgo.Dial(host)   func (m *MongoBaseDao) Get(tablename string,

DataSet用法详细 转 DataSet用法详细 一.特点介绍 1.处理脱机数据,在多层应用程序中很有用. 2.可以在任何时候查看DataSet中任意行的内容,允许修改查询结果的方法. 3.处理分级数据 4.缓存更改 5.XML的完整性:DataSet对象和XML文档几乎是可互换的. 二.使用介绍 1.创建DataSet对象: DataSetds = new DataSet("DataSetName"); 2.查看调用SqlDataAdapter.Fill创建的结构 da.Fill(