text: # coding=utf-8
  
  # 用这个来导入PyTorch包
  import torch
  
  """
  这一节介绍了运算的内存消耗问题
  """
  
  # view，索引之类的操作不会改变对象所指向的内存
  x = torch.tensor([4, 3])
  y = torch.tensor([3, 4])
  print(y)
  # 判断是否指向同一块内存最简单的方法就是使用id函数，id相同的对象内存指向相同
  id_old = id(y)
  print('————————————')
  # 像这个加法会将结果存到新内存中并返回给y，也就是此时的y和之前已经不是同一个y了
  y = x+y
  # 结果会是False
  print(id_old == id(y))
  print('————————————')
  
  # 如果想指向相同的内存，第一种方法是将结果存到索引中
  y[:] = x+y
  # 另一种方法是用不同的加法操作，例如自增，原址版本，修改add输出为止
  y += x
  y.add_(x)
  torch.add(x, y, out=y)
  