FiddlerApplication.oProxy.Detach 后再启动怎么办
时间: 2023-12-29 09:03:04 浏览: 13
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()`。
torch.detach后的梯度计算
在 PyTorch 中使用 `.detach()` 方法可以将一个 tensor 从计算图中分离出来,使得它不再被计算图追踪,也就不会再参与自动求导的计算。这个方法常用于将一部分数据作为常量进行计算,以提高运算速度。
当我们对一个 tensor 使用 `.detach()` 方法后,它的梯度信息也会被分离出来,因此在反向传播时这个 tensor 的梯度不会被计算。如果我们希望对一个已经分离出来的 tensor 计算梯度,可以通过设置 `requires_grad=True` 来重新将它加入计算图中。
下面是一个示例代码:
```python
import torch
x = torch.randn((3, 4), requires_grad=True)
y = x.detach() # 分离出来的 tensor 不再被追踪,也不会计算梯度
z = y.sum()
z.backward() # y 的梯度为 None,无法计算
print(x.grad) # tensor([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]])
print(y.grad) # None
# 将 y 重新加入计算图中,并计算梯度
y.requires_grad_(True)
z = y.sum()
z.backward()
print(y.grad) # tensor([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]])
```