1、torch.is_storage(obj)函数介绍
测试obj是不是storage类型，如果是的话就返回True，否则返回False。
2、什么是Storage？
在PyTorch中，Tensor 分为头信息区(Header)和存储区(Storage)。头信息区(Header)主要存储Tensor的形状(size)、步长(stride)、数据类型(type)等信息，其真正的数据保存为连续数组，存储在存储区(Storage)中。
一般来说PyTorch中Tensor的数据很大，可能是成千上万的，所以我们头信息区(Header)通常占用的内存比较少，主要内存的占用取决于Tensor中元素的数目，也就是存储区(Storage)的大小。
import torch
a = torch.rand(3, 5)
print(a)
print(a.storage())运行上述代码可以看到Storge只是一连串的数据而已，并没有别的信息。
3、torch.Storage存储的数据类型
torch.Storage存储的数据类型取决于Tensor的默认数据类型，例如默认数据类型为torch.float，则torch.Storage将会具体化为torch.FloatStorage。
4、torch.Storage实现共享内存
不同的Tensor的头部信息一般是不同的，但是它们使用的Storage可能相同，也就是共享内存。
5、学习建议
很多人连Tensor的底层都不清楚，不知道Storage这个东西，这是非常可惜的。很多人执着于读论文、跑开源、学算法，但是忽略了最底层的基本功，连PyTorch都用不好，这是一个非常错误的做法。很多人问我，某某你会吗？我总数回答：只要是用PyTorch，我都会。因为我深刻体会到了学好PyTorch，我也提醒各位读者，学好PyTorch十分重要。欢迎大家关注红黑树技术联盟，这里有高质量的PyTorch资料，让我们一起努力吧。
