pytorch里面detach()

在PyTorch中，`detach()`是一个用于从计算图中分离张量的方法。当我们调用`detach()`方法时，它会返回一个新的张量，该张量与原始张量共享相同的底层数据，但不再与计算图相关联。换句话说，`detach()`方法可以用于将张量从计算图中剥离出来，使其成为一个独立的张量。

使用`detach()`方法有以下几个常见的应用场景：
1. 用于截断反向传播的梯度流：当我们只需要使用某个张量的值，而不需要计算其梯度时，可以使用`detach()`方法将其从计算图中分离出来，以避免梯度传播到该张量。
2. 用于创建不可训练的参数：有时候我们需要定义一些不可训练的参数，例如在生成对抗网络（GAN）中的生成器参数。可以通过将参数张量使用`detach()`方法分离出来，然后设置`requires_grad=False`来实现这一目的。
3. 用于加速计算：在某些情况下，我们可能只需要使用某个张量的值进行计算，而不需要保留计算图。通过使用`detach()`方法可以减少计算图的规模，从而提高计算效率。