为什么就地张量方法在火炬C++；应用程序编程接口？ 我看到很多像Sox[Muly] < /C> >和代码> DIVAY的置换置换操作都在PyTrac C++前端中： Tensor &mul_(Scalar other) const

这似乎很奇怪，因为就地操作应该修改张量数据，对吗？有人知道让它们成为常量的理由吗

我在github上找到了一些，但标题似乎与下面所写的内容相矛盾：

“常量张量”不提供常量安全性。。。因此，这些方法应该是非常量的

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正如注释和中所强调的，此

常量

是不真实的，因为它适用于指向底层

TensorImpl

的指针，而不是数据本身。这只是为了编译优化，这里没有真正的语义。这类似于

const int*

（指针指向const int）和

int*const

（指针指向int）之间的区别

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torch中的常量（分别为非常量）函数很容易识别，因为函数名中没有（分别为存在）最后一个下划线。

正如注释和的下划线所示，此

常量

是不真实的，因为它适用于指向底层

TensorImpl

的指针，而不是数据本身。这只是为了编译优化，这里没有真正的语义。这类似于

const int*

（指针指向const int）和

int*const

（指针指向int）之间的区别

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torch中的常量（或非常量）函数很容易识别，因为函数名中没有（或有）最后一个下划线。

Tensor类型是指向真正的Tensor数据的智能指针。

const

修改指针的常量，而不是数据的常量。

Tensor

类型实际上是指向实际Tensor数据的智能指针。常量

修改指针的常量，而不是数据的常量。