我有一个pytorch（版本1.10.0+cu111）模块，其中Tensor的dict被注册为缓冲区。起初一切看起来都很好，我可以通过dict或通过注册的名称访问该dict中的Tensor：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()

        self.tensor_buffer_dict = {
            'a': torch.randn(10),
        }

        for k, v in self.tensor_buffer_dict.items():
            self.register_buffer(f'buffer_{k}', v)

model = MyModel()
print(id(model.buffer_a))
print(id(model.tensor_buffer_dict['a']))
# output is
# 140361680762656
# 140361680762656

但模型移到cuda后，它们就不再一样了：

model.cuda()
print(id(model.buffer_a))
print(id(model.tensor_buffer_dict['a']))
# output is
# 140361680361968
# 140361680762656

既然model.buffer_a和model.tensor_buffer_dict['a']在迁移到cuda之前引用的是完全相同的Tensor，那么为什么它们在迁移到cuda之后会变得不同呢？