pytorch函数中的out参数

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引自： https://discuss.pytorch.org/t/whats-the-benefit-of-using-out-parameter-in-tensor-operations/31728

在pytorch中 out 参数指的是 把** 函数得到的张量结果**赋值给out 这个参数输入的张量
例如

import torch

a = torch.randn(2, 3)
print(a)

b = torch.randn(2, 3)

c = torch.add(a, b, out=a)
print(c)    
print(a)

输出结果为

tensor([[ 0.8782, -0.7053, -0.4344],
        [-0.6081, -0.0034, -2.6207]])
tensor([[ 0.9943, -1.4616,  0.4937],
        [ 0.5885,  1.0083, -2.1066]])
tensor([[ 0.9943, -1.4616,  0.4937],
        [ 0.5885,  1.0083, -2.1066]])

当第二次输出a的结果时，a已经被add（）重新赋值。使用out = a，相当于执行了操作
a = add（a, b）赋值操作