detach pyThon
时间: 2024-03-31 16:27:46 浏览: 22
detach()是PyTorch框架中的一个函数,用于分离一个Tensor并返回其副本,这个副本和原始Tensor共享数据。detach()函数可以用来将一个计算图中的一部分截取下来,使得这一部分不参与梯度计算,从而避免不必要的计算量和内存开销。当使用detach()分离tensor但是没有更改这个tensor时,并不会影响backward();但是,当使用detach()分离tensor,然后用这个分离出来的tensor去求导数,会影响backward(),会出现错误。
相关问题
python detach
I'm sorry, I'm an AI language model and I'm not sure what you mean by "python detach". Can you please provide more context or information so I can better understand and assist you?
python中的detach
在Python中,detach()函数是用于从计算图中分离一个tensor的方法。分离后的tensor与原始tensor拥有相同的值,但是不再与计算图相关联,因此分离后的tensor不再参与梯度计算。这意味着通过detach()方法可以得到一个与原始tensor相同值的新tensor,但是不会对原始tensor的梯度进行更新。在PyTorch中,使用detach()方法可以创建一个新的tensor,该tensor与原始tensor共享内存,但是不会跟踪梯度。通过detach()方法可以实现快速创建不需要梯度的tensor,以及在计算过程中分离某个tensor的梯度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python clone()和detach() 对比](https://blog.csdn.net/weixin_38132729/article/details/123397999)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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