torch.detch_

`torch.detach()` 是 PyTorch 中的一个函数，它用于将张量从当前计算图中隔离出来，并将其转换为一个不可追踪的张量（Detached Tensor）。这意味着对这个脱离了计算图的张量进行操作不会影响到梯度计算，它的梯度默认设置为 `None`。当你想要获取模型内部某个部分的结果并保持其不变，例如输出模型预测结果后再进行一些处理，可以使用 `detach()` 来避免反向传播。

举个例子：

import torch

# 假设 x 是一个需要计算梯度的张量
x = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)

# 计算 y = x + 1，y 的梯度会被跟踪
y = x + 1

# 使用 detach() 取消对 y 的梯度追踪
z = y.detach()

# 对 z 进行一些独立的操作，如取绝对值
abs_z = torch.abs(z)

# 因为 abs_z 的梯度已经被 detached，对它求导会返回 None
grad_wrt_abs_z = abs_z.grad  # grad_wrt_abs_z 将是一个 NoneType

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outputs = model(x) print(outputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) outputs = np.detch.exp(outputs) / np.sum(np.exp(outputs)) action = np.argmax(outputs) print("分类结果为：动作{}".format(action+1)) 报错RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.怎么改

你可以将 `outputs` 的计算过程中的 `np.exp` 和 `np.sum` 替换为 PyTorch 中的函数，然后使用 `detach()` 方法将 `outputs` 与计算结果的梯度分离，最后再转换为 NumPy 数组。修改后的代码如下：

outputs = model(x)
print(outputs)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
outputs = torch.exp(outputs) / torch.sum(torch.exp(outputs))
action = torch.argmax(outputs)
print("分类结果为：动作{}".format(action+1))
print("分类结果的概率分布为：{}".format(outputs.detach().numpy()))