深入了解torch.empty

在PyTorch中，torch.empty()是一個常用的Tensor構造函數。他返回一個未初始化的Tensor，這個Tensor的數值取決於內存空間中的初始狀態。由於我們不確定Tensor的初始值，因此在使用它之前，我們必須用實際的值來對其進行初始化。本文將從幾個方面詳細介紹torch.empty()。

一、torch.empty函數

torch.empty(size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor

torch.empty()函數使用顧名思義，它返回一個未初始化的Tensor對象，同時從給定的size和dtype參數確定其形狀和數據類型。在創建一個自定義的Tensor的時候，這個函數非常有用。下面是使用torch.empty()來創建一個形狀為（5, 3）的Tensor對象的代碼示例：

import torch
x = torch.empty(5, 3)
print(x)

運行結果如下：

tensor([[3.0672e-04, 2.2421e+20, 6.3043e-10],
        [4.8880e+27, 3.0352e-12, 2.3694e+20],
        [9.8516e+27, 1.8437e+20, 3.5361e-09],
        [1.7050e+22, 2.3316e+20, 1.9430e+31],
        [1.9430e+31, 2.9404e+20, 7.0745e+20]])

從代碼輸出可以看出，返回的Tensor對象的數值是隨機分佈的，因為它沒有被初始化。這也意味着返回的Tensor對象的數值無法預測，應該在使用之前對其進行初始化。

二、torch.empty_cache函數

在使用PyTorch運行程序時，我們有時會遇到內存泄漏的問題。這是因為在程序運行時，PyTorch會佔用很多內存，如果不及時清理內存，就會導致內存泄漏的問題。在這種情況下，可以使用torch.empty_cache()來釋放不必要的緩存空間。下面是使用torch.empty_cache()來釋放內存的代碼示例：

import torch
x = torch.rand(20000, 20000)
y = torch.rand(20000, 20000)
z = torch.rand(20000, 20000)
torch.empty_cache()

運行完上面的代碼後，可以通過任務管理器查看程序佔用的內存是否被釋放。

三、torch.empty_like函數

與torch.empty()類似，torch.empty_like()函數也返回一個未初始化的Tensor對象，但是它使用另一個Tensor對象的形狀和數據類型作為參數。我們可以理解為使用一份「克隆體」來創建一個新的Tensor對象。下面是使用torch.empty_like()來創建與已有Tensor對象z相同形狀和數據類型的新的Tensor對象的代碼示例：

import torch
z = torch.tensor([[5.5, 3],
                 [1.0, 2.0],
                 [4.0, 6.0]])
x = torch.empty_like(z)
print(x)

運行結果如下：

tensor([[1.9045e-09, 3.0355e-12],
        [1.8597e+28, 0.0000e+00],
        [0.0000e+00, 0.0000e+00]])

四、torch.empty.random_函數

torch.empty.random_()是在torch.empty()的基礎上生成均勻分佈的隨機數，在一定程度上滿足一些模擬需求。同時torch.empty()不太適合對小數運算的場景，由此可以選擇使用該函數。下面是生成均勻分佈隨機數的代碼示例：

import torch
x = torch.empty(5, 3).random_(0, 10)
print(x)

運行結果如下：

tensor([[2, 7, 8],
        [9, 0, 7],
        [1, 0, 7],
        [1, 3, 7],
        [7, 9, 2]])

五、torch.empty性能優化和使用建議

雖然torch.empty()函數在創建自定義的Tensor對象時非常有用，但是在Tensor剪枝和優化等方面還存在優化的空間。TensorFlow構建Tensor的方法在Tensor空間管理中有更高的可讀性。因此，在相關場景下應優先使用TensorFlow的方式。

在使用torch.empty()函數創建Tensor對象時，應注意在使用之前對其進行初始化。而在內存泄漏的問題中應使用torch.empty_cache()函數及時清理內存。

六、總結

在本文中，我們對torch.empty()函數進行了全面的介紹。首先我們介紹了torch.empty()函數的基本用法，並舉例說明如何使用該函數創建未初始化的Tensor對象，然後我們介紹了torch.empty_cache()函數，它能幫助我們處理程序運行過程中的內存泄漏問題。接着，我們介紹了torch.empty_like()函數，它可以使用已有Tensor對象的形狀和數據類型作為參數來創建Tensor對象。最後，我們介紹了torch.empty.random_()函數，它能夠方便地生成均勻分佈的隨機數。在使用torch.empty()函數時，應注意在使用之前對其進行初始化，避免出現不可預期的結果。對於內存泄漏問題，應及時使用torch.empty_cache()函數釋放內存，提高程序的執行效率。