.detach().clone()
时间: 2023-12-24 07:57:45 浏览: 29
您好!对于您的问题:`.detach().clone()` 是用来创建一个从原始张量分离出来的副本。首先,`.detach()` 方法会返回一个新的张量,该张量与原始张量共享相同的数据,但不再与计算图关联。然后,`.clone()` 方法会创建一个副本,即在新的内存中复制原始张量的数据,并返回一个新的张量对象。这样做的好处是可以在不影响原始张量的情况下对其进行操作,或者将其用于后续的计算中。
希望能解答您的问题!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
.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()`。
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:
```python
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。