detach()函数的作用

detach()函数的作用是将当前的tensor从计算图中分离出来，返回一个新的tensor，新tensor的requires_grad属性会被设为False。这意味着调用detach()后，将无法再通过这个tensor得到梯度信息，即使后续计算的结果与该tensor相关。这个函数常常用于以下几个方面：\[1\]
- 在不需要计算梯度的情况下使用tensor进行计算，以提高计算效率。
- 在训练过程中，将某些tensor从计算图中分离出来，以防止其梯度被计算和更新。
- 在使用tensor进行推理或预测时，将其从计算图中分离出来，以减少内存消耗。

需要注意的是，detach()函数返回的新tensor和被detach的tensor指向同一个底层数据，因此对新tensor的修改会影响到原tensor的值。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch中detach()函数和requires_grad_(False)解释。](https://blog.csdn.net/wen_ding/article/details/129558670)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pytorch中的detach()函数的作用](https://blog.csdn.net/weixin_44562957/article/details/120950157)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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