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在 Python 当中的函数调用当中， numpy 和 torch.tensor 都 是按照 引用传递 传到函数里面的，也就是说 修改 传入函数的 形参，也会导致 未传入之前的形参 发生 变化。

position 是一个 tensor; 下面这段代码第一行，如果在函数里面修改 position 会导致 下面的 position 也会发生变化

  ## 两段代码都用到 position 这个变量gt_semantics = self.Occ3d.get_occ3d_gt(position_w=position)gt_semantics = self.Occ3d.get_occ3d_gt(position_w=position.clone())pred_semantics = self.Occ3d.get_pos_pred_semantics(position=position)

在第二行加上 clone 函数 之后，才可以保证执行完 第二行之后 的 position 的数值不会发生变换。

结论： 当函数的参数是 : numpy 数组， Tensor, 列表 List 作为形参， 发生的都是 引用传递。