pytorch某一层赋初值 赋值python

数据模型浅谈

对象的id

在Python中，一切数据皆为对象，对象是Python对数据的一种抽象。每一个对象皆有其identity，type，value。对象一旦创建，其id便不会改变，你可以将其视作对象在内存中的地址。is运算符比较的两个对象的id是否相同，id()函数返回代表id的整数形式。

对象的type

对象的类型决定了该对象所支持的操作，以及定义了该对象可能的值。type()函数可以获取对象的类型。和对象的id一样，对象的类型也是无法改变的。

对象的value

对象的值是可以改变的。可变对象的值是可变的，不可变对象的值是无法改变的。对象的可变性（immutability）是通过其类型来决定的，如数字类型，字符串类型和元组类型都是不可变类型，而字典类型和列表类型则是可变类型。
不可变容器对象包含可变对象时，其值是可变的。但整个容器对象却是不可变的。例如元组对象嵌套列表对象时，列表对象改变时，整个元组对象仍是不可变对象。

赋值机制

1. 简单数据类型赋值。

str1 = 'hello world'
str2 = str1
print('str1: ' + str1 + '; id: ' + str(id(str1)))
print('str2: ' + str2 + '; id: ' + str(id(str2)))
print('-' * 35)
str1 = 'hi world'
print('str1: ' + str1 + '; id: ' + str(id(str1)))
print('str2: ' + str2 + '; id: ' + str(id(str2)))

首先，创建一个字符串对象，变量str1指向'hello world'。str2 = str1的作用是使str2也指向'hello world'。str1和str2保存相同的内存地址。
之后创建新的字符串对象'hi world'，并改变str1继而指向新的字符串对象。而由输出结果可知，str2的id并没有发生改变，说明str2仍然指向第一个字符串对象。

1. 列表类型赋值。

lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = lst1
print('lst1: ' + str(lst1) + '; id: ' + str(id(lst1)))
print('lst2: ' + str(lst2) + '; id: ' + str(id(lst2)))
print('*' * 40)
lst1.append(6)
print('lst1: ' + str(lst1) + '; id: ' + str(id(lst1)))
print('lst2: ' + str(lst2) + '; id: ' + str(id(lst2)))
lst2.pop()
print('lst1: ' + str(lst1) + '; id: ' + str(id(lst1)))
print('lst2: ' + str(lst2) + '; id: ' + str(id(lst2)))

首先，创建一个列表对象lst1，并让lst2和lst1都指向同一个列表。后面的append操作和pop操作，不管是针对lst1还是lst2，其实操作的都是同一个列表。两个变量均指向同一个列表，则对任意一个变量操作，都会影响到另一个。

总结，不管是简单或复杂的数据类型，赋值操作均将多个变量指向一个数据块。若对其中一个变量重新赋值，则另一个变量仍指向之前的数据块。对于复杂数据类型来说，简单的追加等操作，并不改变数据块的地址，也不会改变变量的实际指向。因此，对一个变量的操作，实际上是对整个数据块的操作，进而影响到其他变量。
Python中的赋值语句不会复制对象，它们会在目标和对象之间创建绑定。

关于拷贝

需求：有时候我们需要的是完全复制一份新的数据，原有数据的改变不会影响到新的变量所指向的数据。这时，Pyhton引入的拷贝的概念。
对于可变项目或包含可变项目的集合，有时需要副本，以便可以更改一个副本而不更改其他副本。Python为这种需求提供了一个专门的模块copy。包括深浅拷贝，即deepcopy和copy。浅层拷贝和深层拷贝的区别仅存在于复合对象中（对象包含其他对象，例如列表或类实例）。

1. 浅拷贝
   浅拷贝构造一个新的复合对象，然后（尽可能）将引用插入到原始对象中。

import copy

source_lst = ['str1', 'str2', 'str3', ['str4', 'str5', 'str6']]
copy_lst = copy.copy(source_lst)
print(source_lst)
print(copy_lst)
print('*' * 50)

source_lst.append('append str')
print(source_lst)
print(copy_lst)
print('*' * 50)

source_lst[0] = 'modified str1'
print(source_lst)
print(copy_lst)
print('*' * 50)

source_lst[3][0] = 'modified str4'
print(source_lst)
print(copy_lst)
print('*' * 50)

由上面的代码输出结果可知，通过copy模块的浅拷贝，对source_lst进行普通数据类型的追加，修改等操作，不会引起copy_lst的改变。但对嵌套列表的修改操作却会同时引起source_lst和copy_lst的改变，原因是浅拷贝只拷贝了嵌套列表的整个引用，并没有重新开辟新的数据空间。

1. 深拷贝
   深层拷贝构造一个新的复合对象，然后递归地将副本插入到原始对象中找到的对象。

import copy

source_lst = ['str1', 'str2', 'str3', ['str4', 'str5', 'str6']]
deepcopy_lst = copy.deepcopy(source_lst)
print(source_lst)
print(deepcopy_lst)
print('*' * 50)

source_lst.append('append str')
print(source_lst)
print(deepcopy_lst)
print('*' * 50)

source_lst[0] = 'modified str1'
print(source_lst)
print(deepcopy_lst)
print('*' * 50)

source_lst[3][0] = 'modified str4'
print(source_lst)
print(deepcopy_lst)
print('*' * 50)

仅将copy.copy(source_lst)更改为copy.deepcopy(source_lst)，其他都保持不变。对source_lst进行普通数据类型的追加，修改等操作，不会引起deepcopy_lst的改变。对于source_lst的嵌套列表修改，deepcopy_lst也没有发生改变，原因是深层拷贝，采用递归的方式，拷贝所有的数据类型，重新开辟数据空间。