torch.empty()造成的内存溢出问题

本文讨论了在使用PyTorch时,混淆torch.empty和torch.zeros可能导致的内存溢出问题。torch.empty创建的矩阵内容是随机的,除非显式赋值,否则不应直接进行算术操作。torch.zeros则确保初始化为零,避免此类问题。

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torch.empty()造成的内存溢出问题

问题

代码实现的时候遇见了一个很奇怪的问题,运行同一段代码会出现一些奇怪的超大指数值,调试发现是混淆了torch.empty 和torch.zeros的概念。对torch.empty初始化的矩阵直接“+=”,出现的内存问题。
例如:

import torch

a = torch.empty((3,4))
a += 1

上述代码不会报错,但是结果不正确。

原因

这是由于torch.empty 创建了矩阵会分配一个内存地址,该地址对应的数据是随机的,可能跟你上一次的缓存或者其他数据有关
例如

a = torch.empty((3,4))
#
# tensor([[6.8943e+34, 1.6212e-19, 1.4586e-19, 7.7179e+28],
#        [1.6217e-19, 1.4586e-19, 1.8617e+25, 1.6212e-19],
#        [1.4587e-19, 1.1578e+27, 3.3248e-06, 6.0542e+22]])

这里的矩阵值是随机的,因此torch.empty只起到一个占位的作用,只有需要赋值的时候可以使用,
但是如果明确需要初始值为0,需要torch.zeros

PS: 不排除有一定的机率初始化为0,这就造成程序有一些偶然机会会正常运行

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