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
原文：https://www.cnblogs.com/zhang1422749310/p/11827208.html