输出注意事项

创建于：2025 年 4 月 24 日 | 最后更新于：2025 年 4 月 24 日

当用户将一个或多个张量传递给 `out=` 参数时，约定如下：

• 如果 `out` 张量没有元素，它将被调整为计算结果的形状、步幅和内存格式。

• 如果 `out` 张量的形状与计算结果不同，则会抛出错误，或者 `out` 张量将被调整为与输出计算结果相同的形状、步幅和内存格式，就像没有元素的张量一样。（这种调整大小的行为已被弃用，PyTorch 正在更新其运算符以始终抛出错误。）

• 传递具有正确形状的 `out=` 张量在数值上等同于执行操作并将结果“安全复制”到（可能已调整大小的）`out` 张量。在这种情况下，步幅和内存格式将保留。

• 不支持传递需要梯度的 `out=` 张量。

• 如果将多个张量传递给 `out=`，则上述行为将独立应用于每个张量。

“安全复制”不同于 PyTorch 的常规复制。对于不参与类型提升的操作，源张量和目标张量的设备和数据类型必须匹配。对于参与类型提升的操作，复制可以到不同的数据类型，但复制的目标不能低于源的“类型种类”。PyTorch 有四种类型种类：布尔型、整型、浮点型和复数型，按此顺序排列。因此，例如，像 `add` 这样的操作（参与类型提升）如果给定浮点输入但整数 `out=` 张量，则会抛出运行时错误。

请注意，尽管对于形状正确的张量，`out=` 的数值行为是执行操作然后“安全复制”其结果，但幕后操作可能会重用 `out=` 张量的存储并融合复制以提高效率。许多操作，如 `add`，都会执行这些优化。此外，尽管 PyTorch 的“`out=` 契约”如上所述，但 PyTorch 中的许多操作并未正确实现该契约，需要更新。