两个有意思的bug(pytorch, numpy)

pytorch索引加一出错

为了加速运算，写了一行对应索引加一的代码，大概长这个样子：

#注意data是pytorch里的tensor
data[index] += 1

少量数据的测试中，上面的代码运行正常，结果也正确。
当index长度大于data的长度时候，运行也正常，但是加和总数对不上。
后来发现，在pytorch中上述的索引加一操作在一次调用中只会对单个索引执行一次。具体讲个例子：
比如index=[1, 1, 1]
预想的结果是data[1] = data[1]+3, 但是实际上只加了一次也就是data[1]=data[1]+1。
猜测这可能是pytorch的速度优化导致的。

numpy与pytorch的负数步长

原意是想找个翻转tensor的操作，但是transformer里面要求是PIL的Image格式。所以想自己写了一个。
第一个版本长这样

# 注意data是tensor
data = data[::-1]

这很pythonic，遗憾的是pytorch不支持负数步长，程序报错
pytorch不行，numpy可以啊
所以第二个版本长这样

# 注意data是numpy
data = data[::-1]
# 或者这样
data = np.flip(data, 0)

整挺好，确实翻转了。
但是翻转后的数据作为pytorch的Dataset输出，竟然告诉我pytorch不支持负数步长 ？_ ？！
哪来的负数步长，不都给翻转了吗？
看来numpy也跟pytorch一样都是做表面功夫，表面上告诉我转好了，实际上就是设置了下读取规则（参考pytorch中的数据reshape等操作，只操作数据表头），数据还是没动（可能出于加速考虑）。

所以就有第三个版本了

data = np.flip(data, 0).copy()

成功解决