grad_fn是什么意思，举例子详细说明

时间: 2023-04-08 16:00:35 浏览: 192

pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现

主要介绍了pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧在PyTorch中，`.detach()`、`.detach_()` 和 `.data` 是三种常见的方法，它们用于在神经网络训练过程中切断或控制反向传播。这些功能对于构建复杂的模型或者实现特定的训练策略至关重要。 `.detach()` 方法返回一个新的张量（Variable），它与原来的张量共享数据，但不再与当前的计算图相连。这意味着新张量的 `requires_grad` 属性被设置为 `False`，表示它不再记录梯度信息。即使你后续将它的 `requires_grad` 设置为 `True`，这个新张量也不会积累梯度。这是因为 `.detach()` 创建的张量的 `grad_fn` 被设置为 `None`，表示它没有父节点。在上面的例子中，`c = out.detach()` 产生的 `c` 不会参与反向传播，因此对 `c` 的操作不会影响 `a` 的梯度。 `.detach_()` 方法与 `.detach()` 类似，但它是一个就地操作（in-place operation），直接改变了原张量，使其不再与计算图连接。使用 `.detach_()` 后，原张量的 `requires_grad` 属性会被设为 `False`，并且 `grad_fn` 也会被清空。这种操作通常用于临时改变某个张量的行为，例如在某些步骤中不参与梯度计算。 `.data` 属性则提供了访问张量实际数据的方法，它返回一个与原始张量共享内存的新张量，但不包含任何计算图信息。`.data` 主要用于获取当前张量的数值，而不涉及梯度计算。然而，值得注意的是，`.data` 并不会改变 `requires_grad` 的状态，也就是说，即使你使用 `.data` 访问了一个张量，它仍然会记录梯度，除非你使用 `.detach()` 或 `.detach_()`。在实际应用中，这些方法常用于以下场景： 1. **固定部分网络参数**：如果你有一个预训练的模型，并希望在微调过程中保持部分权重不变，可以将这些权重张量 `.detach()` 或 `.detach_()`，使得它们不会因反向传播而更新。 2. **中间结果的计算**：在某些计算流程中，可能需要计算一些中间结果，但不需要它们影响最终的梯度。在这种情况下，可以通过 `.detach()` 来创建这些中间结果。 3. **控制分支网络的梯度**：如果你的模型包含多个并行的分支，可能只想让一部分分支的梯度流回主网络。在这种情况下，可以在不影响主网络的分支上使用 `.detach()`。 4. **优化器外的梯度计算**：有时候，你可能希望在优化器之外手动调整某些参数。在这种情况下，可以先 `.detach()` 参数，然后进行计算，避免影响正常的反向传播。总结来说，`.detach()`、`.detach_()` 和 `.data` 在PyTorch中提供了灵活的方式来控制张量的梯度计算和计算图的连接，从而帮助我们实现各种复杂的训练策略和模型设计。正确理解和使用这些方法对于优化模型性能和解决特定问题至关重要。

grad_fn是PyTorch中的一个属性，它记录了一个张量的计算历史，即该张量是如何通过哪些运算得到的。在反向传播时，PyTorch会根据grad_fn来计算梯度。举个例子，假设有两个张量a和b，c=a+b，那么c的grad_fn就是AddBackward，表示c是通过加法运算得到的。当我们调用c.backward()时，PyTorch会根据grad_fn自动计算a和b的梯度。

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