Копия тензора в PyTorch

Метод clone создаёт новый тензор с теми же числами, но с отдельным хранилищем ячеек. Изменения в копии не меняют исходный тензор.

Создадим ряд, получим его копию и изменим одну ячейку в копии. Затем выведем оба ряда:

import torch

scores = torch.tensor([4, 5, 3])
backup = scores.clone()
backup[0] = 99
print(backup) # выведет tensor([99,  5,  3])
print(scores) # выведет tensor([4, 5, 3])

Копию можно сделать и от фрагмента. Создадим длинный ряд, возьмём его середину, скопируем и изменим копию:

import torch

temps = torch.tensor([10, 20, 30, 40, 50])
middle = temps[1:4]
safe = middle.clone()
safe[1] = 0
print(safe) # выведет tensor([20,  0, 40])
print(temps) # выведет tensor([10, 20, 30, 40, 50])

Соберите ряд из трёх чисел, получите отдельный тензор с теми же значениями, измените любую ячейку нового тензора и выведите оба ряда.

Соберите ряд из шести последовательных целых чисел, получите отдельный тензор только из его второй половины, запишите 0 в первую ячейку нового тензора и выведите исходный ряд.

Соберите таблицу 2 на 3 из единиц, получите отдельную таблицу с теми же числами, замените число в её верхней левой ячейке на 8 и выведите исходную таблицу.