PyTorch张量中的就地算术运算与普通算术运算

有所不同。

就地算术运算是指在进行算术运算时，将结果保存在原始张量中，而不创建新的张量。这意味着就地算术运算会修改原始张量的值。

普通算术运算则是创建一个新的张量来保存运算结果，不会修改原始张量的值。

就地算术运算的优势在于节省内存空间和计算资源，因为不需要创建新的张量。这对于处理大规模数据和需要频繁进行算术运算的任务非常有用。

然而，就地算术运算也有一些限制。首先，它会修改原始张量的值，可能会导致意外的结果。其次，就地算术运算不支持自动求导，这对于需要进行反向传播的神经网络训练任务来说是一个限制。

在PyTorch中，就地算术运算的函数通常以_结尾，例如add_、sub_、mul_等。普通算术运算的函数则没有_结尾，例如add、sub、mul等。

就地算术运算在PyTorch中的应用场景包括需要高效地进行张量操作的任务，例如数据预处理、特征工程、模型推理等。

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