python中【赋值】、【浅复制】、【深复制】的区别相信很多同学是学到“浅复制”（浅拷贝）及“深复制”（深拷贝）这两个概念才来看本篇文章的，那我们不妨通过本篇文章来彻底的了解一下python中【赋值】、【浅复制】、【深复制】的区别。1.赋值 【赋值】这个概念在学习python之初就已经很了解了，我们每每定义一个变量，都会给它进行【赋值】，那我们先看一下【赋值】的一些用法：str1 = 'hopes
引用VS拷贝赋值操作总是储存对象的引用，而不是对象的拷贝。赋值操作会产生相同对象的多个引用，在原处修改可变对象时，可能会影响程序中其他地方对相同对象的其他引用。拷贝方法：L[:]复制序列字典copy方法（X.copy()）复制字典内置函数（如list）生成拷贝（list(L)）copy标准库模块生成完整拷贝 **注意：**无条件值的分片以及字典copy方法只能做顶层复制，不能复制嵌套的数据结构。使
一、基础数据类型补充知识1、fromkeys 将一个对象作为values分别复制给另一个对象，另一个对象里的元素作为keys[注意：此时作为values的元素地址相同，因为他们引用的是同一个地址，所以values相同。 dic=dict.fromkeys([1,2,3,4,5,6,],[])
print(dic) 结果：对values [] &
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2024-07-19 11:36:39
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# 如何在PyTorch中复制Tensor
在深度学习中，Tensor是数据的基本单位。当我们处理Tensor时，有时需要将一个Tensor的内容复制到另一个Tensor中。本文将详细介绍如何实现PyTorch中的Tensor复制，我们将通过步骤图表和代码示例来帮助你理解这一过程。
## 流程概述
下面是实现PyTorch Tensor复制的主要步骤：
| 步骤 | 描述
python列表复制大概有三种，第一种是直接赋给一个新的变量，这时两者的id地址是一样的，故改动一方，另一方也会随之改变。第二种是copy给一个新变量，如b = a.copy()，这次两者id不一样，但这属于浅复制，浅复制。第一层不会受到原来列表的影响，但内层会被影响。第三种是引入copy模块，用b = copy.deepcopy(a)的方法，这属于深复制，深复制都不会造成影响。import co
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2023-05-18 14:06:24
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浅复制与深复制通俗易懂的说， 浅复制，指生成一个新的列表，并且把原列表中所有元素的引用都复制到新列表中。（新旧列表相互影响） 深复制，指生成一个新的列表，把所有的值都复制到新列表中，对嵌套的子列表不再是复制引用。（新旧列表相互独立）list的浅复制1、直接把一个列表变量赋值给另一个变量a_list=['apple','banana','pear']
b_list=a_list
a_list.app
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2023-08-05 18:14:34
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1 tensor.clone() clone(memory_format=torch.preserve_format)→ Tensor 返回tensor的拷贝，返回的新tensor和原来的tensor具有同样的大小和数据类型。 原tensor的requires_grad=True clone()返回 ...
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2021-10-23 18:35:00
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# PyTorch Tensor 复制与相连的实现
在机器学习和深度学习的开发过程中，使用张量（tensor）是非常常见的。而在处理数据时，可能经常需要对张量进行复制与相连操作。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现这两项操作，适合初学者理解和实践。
## 流程概述
在开始详细的代码实现之前，我们先来看一下整个操作的流程。我们分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作描述
一、集合数据类型(set):无序不重复的集合，交集、并集等功能二、三元运算符三、深浅拷贝1）字符串和数字：深浅内存地址都一样2）其他：浅拷贝：仅复制最外面第一层深拷贝：除了最内层其他均拷贝四、函数：1）创建：def 函数名(参数)2）返回值 return 返回值，如果不指定return则默认返回None一旦遇到return后面的代码不再执行3）参数形参、实参普通参数数量要一致
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。cloneclone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存，但是仍然留在计算图中。detachdetach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存，新的tensor会脱离计算图，不会牵扯梯度计算。此外，一些原地操作(in-place, such as resize_ / resize_as_ / set_ / transpose
原创
2021-08-12 22:31:31
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python三种复制方式：直接赋值：其实就是对象的引用（别名）。浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。深拷贝(deepcopy)：copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。 拿dict举例：import copy
dict1 = {'user':'runoob','num':[1,2,3]}
dict2 = dict1 # 引用对象
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2023-06-30 23:55:15
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如何复制带有Tensor的Python字典
在处理机器学习和深度学习任务时，经常需要处理包含Tensor的Python字典。复制这样的字典可能会遇到一些挑战，因为Tensor对象在复制时需要注意内存分配和数据共享的问题。本文将介绍一种解决方案，以帮助您正确地复制带有Tensor的Python字典。
## 问题描述
假设我们有一个包含Tensor的Python字典，我们想要复制这个字典以进行进
原创
2024-01-09 05:10:53
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前言 由于Python 存储变量的方法跟其他OOP语言不同，所以在使用Python赋值的时候要特别注意！！我就被坑过一次做的实验写的程序就是因为深浅拷贝问题错了，差点造成写的论文挂掉！！非常之可恨。一直想写篇博客一直没动手，直到最近又碰到了这个问题所以做个总结。写程序的时候特别注意！！！深浅拷贝的概念 我们寻常意义的复制就是深复制，即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以
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2024-01-05 22:43:06
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Python 中的深浅拷贝1. is 和 ==的介绍1.1 ==的使用== 则是判断两个对象的值是否相等，不管两个变量的引用对象是否相同a=1
b=1
print(a==b)#True
a=[1]
b=[1]
print(a==b)#True1.2 is的使用1.2.1 补充id()函数id()返回对象的唯一身份标识;在CPython中即是对象在内存中的地址，具有非重叠生命周期的两个对象可能有相同
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2024-09-19 07:31:15
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文章目录Pytorch-深度学习笔记环境搭建查看pytorch是否能使用cuda加速Pytorch将模型和张量加载到GPU方法1方法2Overview线性模型code梯度下降算法codecode反向传播code用PyTorch实现线性回归code逻辑斯蒂（losgitic）回归code处理多维特征的输入code加载数据集code多分类问题code卷积神经网络（基础篇）codecode卷积神经网络（
“ 2019年6月4日，谷歌公司发布了用于执行张量网络计算的开源库 Tensor Network，Tensor Network使用谷歌开源机器学习框架Tensor Flow作为其底层工具，提高了张量网络计算的可行性和计算效率，使张量网络计算在GPU上的计算效率提高了100倍。张量网络计算最早被应用于量子物理、量子化学中，此次谷歌Tensor Network 开源库的发布不仅为量子领域学科
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2023-11-06 16:01:44
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2.符号和预备工作标量（scalars):用小写字母表示向量( vectors): 用粗体的小写字母表示矩阵：用粗体的大写字母表示高阶张量（order three or higher):用粗体的希腊字母表示 ith: 表示向量里面的第 i 个元素 aij : 表示矩阵(i,j)位置的元素 xijk：表示张量里面的(i, j, k) 位置处的元素 冒号用于指示模式的所有元素A的第j列用 a:j 表示
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2024-10-25 22:04:58
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# Python中的深度复制操作
在Python中，dict是一种非常常用的数据结构，它可以存储键值对，并且具有很高的灵活性。在处理dict时，有时候我们需要对其进行深度复制操作，以确保在修改副本时不影响原始数据。本文将介绍Python中如何进行dict的深度复制操作，并通过代码示例来说明。
## 什么是深度复制
在Python中，深度复制是指创建一个新的对象，其中包含了原始对象中所有元素的
原创
2024-03-01 05:13:05
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# Python深度复制bytes
在Python编程中，数据类型之间的复制与赋值操作常常引发困惑，特别是对于可变与不可变对象。`bytes`对象是不可变的，这意味着一旦创建，就无法更改其内容。然而，有时候我们希望创造一个与原始`bytes`对象内容相同的新实例，这就是所谓的深度复制。在本文中，我们将详细探讨如何在Python中实现`bytes`的深度复制。
## 什么是bytes？
`by
# 深度复制队列的概述与实现
在计算机科学中，队列是一种重要的数据结构，广泛应用于各种场景，如任务调度、数据缓冲以及打印队列等。深度复制（Deep Copy）是一个在复制对象时的概念，它不仅复制对象本身，还递归地复制对象所引用的其他对象。本文将介绍如何在Python中深度复制队列，并给出相应的代码示例。
## 队列的基本概念
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，数据的插入和删除仅发生在
