FiddlerApplication.oProxy.Detach 后再启动怎么办
时间: 2023-12-29 19:03:04 浏览: 83
如果你在调用 `FiddlerApplication.oProxy.Detach()` 方法之后需要再次启动 FiddlerCore,你可以调用 `FiddlerApplication.Startup()` 方法来重新启动它。在重新启动之前,你需要设置一些必要的参数,例如监听端口号和代理模式等。你也可以在重新启动之前重新配置 FiddlerCore,例如添加或删除请求过滤器和响应过滤器等。请注意,如果你在重新启动 FiddlerCore 之前没有关闭它,你需要先调用 `FiddlerApplication.Shutdown()` 方法来释放资源。
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()`。
Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.怎么办
这个错误通常发生在将需要梯度计算的 Tensor 直接转换为 numpy 数组时,可以使用 `detach()` 方法将 Tensor 从计算图中分离出来,然后再转换为 numpy 数组。例如:
```python
import torch
x = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)
y = x * 2
z = y.sum()
z.backward()
# 直接转换会出错
# numpy_array = x.numpy()
# 使用 detach 方法分离出计算图后再转换
numpy_array = x.detach().numpy()
print(numpy_array)
```
输出结果为:
```
[1. 2. 3.]
```
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