李沫深度学习

与工业界相比：更大的数据规模和模型复杂度的区别

mxnet 爱慕斯奈特

y = nd.array(x)  # numpy -> mxnet
z = y.asnumpy()  # mxnet -> numpy

 

z = nd.zeros_like(x)
before = id(z)
z[:] = x + y　　　　　　#　　x+y的结果写回z　　id相同　但还是为x+y创建了临时空间　　　
id(z) == before

nd.elemwise_add(x,y,out=z)    #最省内存