Pytorch的加法細節操作，提高運算速度

Pytorch 加法操作：

1. +

這個是最直接的加法。

res = x + y

2. torch.add()

pytorch 官網提供的一種加法函數。

res = torch.add(x, y)
# 也可以指定加法結果輸出對象
torch.add(x, y, out=result)

3. .add_()

這個是Tensor類的方法。

res = y.add_(x)

加法速度比較：

這麼多的加法操作，哪個更穩定速度更快？

實例：

import torch
import time

x = torch.rand(5, 3)
y = torch.rand(5, 3)

start = time.time()
res_1 = x + y
print("res_1 output: \n",res_1)
print("res_1: ", time.time() - start)

start = time.time()
res_2 = torch.add(x, y)
print("res_2 output: \n",res_2)
print("res_2: ", time.time() - start)

start = time.time()
res_3 = x.add_(y)
print("res_3 output: \n",res_3)   
print("res_3: ", time.time() - start)

結果截圖：

情況1：直接輸出運算時間：

情況2：輸出運算結果與運算時間：

對比結果

• 計算結果：一致

  在計算結果上，所有的方法得到的結果都一致。

• 速 度：torch.add() 勝利

  在速度上，我們可以看到 torch.add() 方法顯得更加便捷穩定，在深度學習中，計算量很大，如果遇到加法操作，建議還是使用此函數計算。

更多操作~請到官方文檔查看。