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