MegEngine Python 层 Tensor 行为

从逻辑上来讲，各层之间的引用关系如下图所示：

flowchart TD var["Python 解释器里的变量，例如 a"] var --> |reference | pytensor pytensor["Python Tensor(pyobj)"] ctensor["C++ Tensor"] storage["Storage"] pytensor --> |reference| ctensor; ctensor --> |reference| storage

三者均通过 refcount 进行资源管理，在引用归零时就释放资源，其中：

• Python Tensor 只包含对 C++ Tensor 的引用；用户可通过 id(a) 是否一直来验证是否发生了变化

• C++ Tensor 包含：shape / stride / 对 Storage 的引用指针

• Storage 包含：一段显存，即 ptr + length

在各种情况中，各层变量之间的指向关系变化如下表所示：

解释器变量行为	Python Tensor	C++ Tensor	Storage
a += 1	不变	新建	新建，老的 ref - 1
a = a + 1	新建，老的 ref -1	新建	新建，老的 ref - 1
b = a[0] （<=v1.8)	新建	新建	新建并拷贝必须的部分
b = a[0] (>=v1.9)	新建	新建	复用老的，即 ref + 1
b = a.reshape(...) (>=v1.9)	新建	新建	复用老的
b = F.transpose(a) (>=v1.9)	新建	新建	复用老的
a[0] = 1	不变	新建	新建并拷贝，老 ref - 1
b = a	不变	不变	不变

习题：基于以上的内容，就比较容易推导出以下的一些组合的行为了：

• a = mge.tensor([1, 2]); b = a; b += 1; print(a)

• a = mge.tensor([1, 2]); b = a; b = b + 1; print(a)

• a = mge.tensor([1, 2]); b = a[0]; b += 1; print(a)

• a = mge.tensor([1, 2]);  b = a; a[0] += 1; print(b)

正确答案

[2, 3]
[1, 2]
[1, 2]
[2, 2]

如果你觉得这个行为很奇怪，你可能会希望了解 Python 可变/不可变变量的行为区别。