详细解释一下这段代码ctx.input_tensors = [x.detach().requires_grad_(True) for x in ctx.input_tensors]

这段代码的作用是将输入张量x从计算图中分离出来，并设置为需要梯度计算。这样做的目的是为了避免在反向传播时对输入张量进行梯度计算，从而减少计算量和内存消耗。同时，设置为需要梯度计算可以保证在后续的计算中能够正确地计算梯度。

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详细解释一下这段代码x.detach().requires_grad_(True) for x in ctx.input_tensors

这段代码的作用是将输入张量从计算图中分离出来，并将其设置为需要梯度计算。其中，x是输入张量，detach()方法将其从计算图中分离出来，requires_grad_(True)方法将其设置为需要梯度计算。这样做的目的是为了避免在反向传播时对输入张量进行梯度计算，从而减少计算量和内存消耗。同时，这也可以防止梯度误差的传递，提高模型的训练效果。