.clone和.detach的区别

`.clone()` 和 `.detach()` 都可以用于创建一个 tensor 的副本，但是它们之间有一些重要的区别：

1. `.clone()` 会创建一个完全独立的新 tensor，新 tensor 的值和形状与原 tensor 相同，但是新 tensor 的计算图会被保留。这意味着如果原 tensor 是计算图的一部分，那么新 tensor 也会是计算图的一部分。因此，对新 tensor 的操作会影响到原 tensor，反之亦然。
2. `.detach()` 会创建一个新 tensor，但是它会切断新 tensor 与原 tensor 之间的计算图连接，使得新 tensor 变得独立，不再与原 tensor 有任何联系。这意味着对新 tensor 的操作不会影响到原 tensor，反之亦然。

因此，如果你想要创建一个新的 tensor，但是希望新 tensor 仍然与原 tensor 有一些联系，那么应该使用 `.clone()`。如果你想要创建一个完全独立的新 tensor，那么应该使用 `.detach()`。

相关问题

torch.clone().detach()用法

torch.clone().detach() 的用法是将一个 Tensor 对象复制一份，并且从计算图中分离它，使其不再与原来的 Tensor 有关联，即不支持梯度计算。这个方法通常用于构建一个新 Tensor 对象，以便在不破坏原 Tensor 对象的情况下进行操作。

例如，下面的例子演示了如何使用 torch.clone().detach() 方法创建一个新的 Tensor 对象并对其进行操作，而不会影响原来的 Tensor 对象：

import torch

# 创建一个 Tensor 对象
x = torch.randn(3, 4)

# 复制并分离一个 Tensor 对象，生成一个新的 Tensor 对象
y = x.clone().detach()

# 对新的 Tensor 对象进行操作
y.add_(1)

# 打印结果
print("x:", x)
print("y:", y)

输出结果如下：

x: tensor([[-0.1439, -0.8347, -0.4091, -0.8483],
        [-0.2811, -1.2119, -0.6019,  0.0353],
        [-0.6654,  1.1984,  0.7089, -1.9107]])
y: tensor([[0.8561, 0.1653, 0.5909, 0.1517],
        [0.7189, -0.2119, 0.3981, 1.0353],
        [0.3346, 2.1984, 1.7089, -0.9107]])

从输出结果可以看出，原 Tensor 对象 x 的值没有被改变，新的 Tensor 对象 y 的每个元素都加上了 1。

sourceTensor.clone().detach()

This line of code creates a new tensor that is a clone of the source tensor and is detached from the computation graph.

- `sourceTensor`: The tensor that needs to be cloned and detached.
- `.clone()`: Creates a new copy of the tensor with the same shape and data.
- `.detach()`: Creates a new tensor that shares the same data as the original tensor, but is not connected to the computation graph.

The resulting tensor is a new tensor that can be used independently of the original tensor and any operations that were performed on it. This is useful when you want to detach a tensor from the computation graph to prevent any gradients from being calculated for that tensor.