detach()方法细节

发布时间 2023-07-20 09:57:55作者: ML_WG

在 PyTorch 中,detach() 方法被用于从计算图中分离一个 Tensor,返回一个新的 Tensor,该 Tensor 与原 Tensor 共享数据存储,但不再与计算图中的任何操作相关联。具体来说,当我们使用 detach() 方法对一个 Tensor 进行分离时,它会创建一个新的 Tensor,该 Tensor 的 requires_grad 属性为 False,因此它不会参与梯度计算。但是,该 Tensor 与原 Tensor 共享数据存储,因此在分离后,我们仍然可以使用新 Tensor 进行计算,并且新 Tensor 的结果不会影响原 Tensor 的计算图。

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x.requires_grad_(True)
y = torch.sin(x)
需要注意的是,由于 x 的 requires_grad 属性为 True,PyTorch 将会跟踪 y 相对于 x 的梯度信息。这意味着我们可以在后续计算中使用 y,并且可以使用 PyTorch 的自动微分功能计算 y 相对于 x 的导数。