pytorch 反向传播
时间: 2023-10-19 12:36:25 浏览: 49
在PyTorch中,`.detach()`和`.detach_()`函数都用于切断反向传播。这两个函数的作用是将一个Tensor从计算图中分离出来,使其不再具有梯度信息,从而停止梯度的传播。具体来说,`.detach()`会返回一个新的Tensor,而`.detach_()`则会直接在原地修改Tensor.
通过使用`.detach()`或`.detach_()`函数,可以将某些计算步骤从梯度计算图中分离出来,从而避免不必要的梯度计算和内存消耗。这在一些情况下非常有用,比如当我们只对某些部分进行梯度更新时或者在部分网络中进行预训练时。
例如,在代码中使用`.detach()`函数可以将一个Tensor `x` 从计算图中分离出来,然后在下一步计算中使用它,而不需要保留它的梯度信息。如下所示:
```python
x = torch.tensor([1.0,2.0, 3.0], requires_grad=True)
y = 2 * x
z = y.detach()
# 在这里z已经被分离出来,并且不再具有梯度信息
```
需要注意的是,`.detach()`和`.detach_()`函数只能用于Tensor对象,而不能用于Variable对象。因为在PyTorch的新版本中,Variable已经被整合到了Tensor中,所以不再需要使用Variable对象。
总而言之,`.detach()`和`.detach_()`函数是PyTorch中用于切断反向传播的重要工具,可以有效地控制梯度计算和内存消耗。通过使用这两个函数,我们可以灵活地在计算图中分离出Tensor,从而实现更加高效和精确的模型训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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