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在pytorch/python中，是覆盖变量还是定义新变量更好？

在pytorch/python中，覆盖变量和定义新变量都有各自的应用场景和优势。

覆盖变量适用于需要更新或修改现有变量值的情况。通过覆盖变量，可以直接修改变量的值，而无需额外的内存分配。这在处理大型数据集或需要频繁更新变量值的情况下非常高效。例如，在循环中更新迭代变量的值时，覆盖变量是一个常见的做法。

定义新变量适用于需要保留原始变量值并创建新变量的情况。通过定义新变量，可以在不改变原始变量的情况下进行操作和计算。这在需要比较或保存原始变量值的情况下非常有用。例如，在计算某个变量的平方时，可以定义一个新变量来保存结果，而不改变原始变量的值。

在实际应用中，选择覆盖变量还是定义新变量取决于具体的需求和上下文。需要根据代码逻辑和性能要求来决定使用哪种方式更合适。

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从零开始深度学习（十八）：深度学习框架（TensorFlow和Pytorch之争）

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全面解读PyTorch内部机制

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万字综述，核心开发者全面解读PyTorch内部机制

第一次调度基于设备类型和张量布局：比如是 CPU 张量还是 CUDA张量，是有步幅的张量还是稀疏的张量。...Will Feng 在简单融合了 PyTorch 的前端端口之后，正在推动 C++ 中变量和张量的融合：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/13638。...我们在 C++ 代码中的起始着陆点是一个 Python 函数的 C 实现，我们已经在 Python 那边见过它，像是 torch._C.VariableFunctions.add。...你可能也需要为你在 derivatives.yaml 中的操作定义一个导数。 ? 错误检查可以在低层 API 完成，也能通过高层 API 实现。...当我们在不应该重新编译文件时重新编译时，这也能帮你覆盖我们的 build 系统的漏洞。 最后，我们会有大量 C++ 代码。

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Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术

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代码实例：如何使用 Google 近日推出的 TensorFlow 2.0 Preview

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