pytorch中的clone函数
时间: 2023-12-19 22:43:19 浏览: 30
在PyTorch中,clone函数用于创建一个张量的副本。通过clone函数创建的副本张量与原始张量具有相同的值,但是它们是不同的张量对象。这意味着副本张量可以独立于原始张量进行操作,而不会影响原始张量的梯度计算。
根据引用\[1\]和\[2\]的例子,当使用clone函数创建副本张量时,副本张量会保留梯度信息,可以进行梯度回溯。这意味着副本张量的梯度会传递给原始张量,并与原始张量的梯度进行叠加。
然而,根据引用\[3\]的例子,clone函数本身不会保存副本张量的梯度信息。当对副本张量进行梯度计算时,副本张量的梯度为None。只有原始张量会保存梯度信息。
因此,总结来说,clone函数在PyTorch中用于创建一个张量的副本,副本张量与原始张量具有相同的值,但是它们是不同的张量对象。副本张量可以进行独立的操作,但是在梯度计算中,副本张量的梯度会传递给原始张量进行叠加,而副本张量本身不保存梯度信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【python基础】PyTorch中clone()、detach()](https://blog.csdn.net/dujuancao11/article/details/121563226)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pytorch中的.clone() 和 .detach()复制变量、共享内存变量](https://blog.csdn.net/weixin_44503976/article/details/126631909)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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