python .clone()
时间: 2024-01-13 20:39:32 浏览: 28
在Python中,`.clone()`是PyTorch中的一个方法,用于创建一个原始张量的副本。根据不同的情况,`.clone()`方法会有不同的效果。
引用\[1\]中的代码展示了在使用`.clone()`方法后,副本的梯度仍然只会流向原始的张量。在这个例子中,原始张量`x`被设置为`requires_grad=True`,然后使用`.clone()`方法创建了副本`clone_x`。当对副本`clone_x`进行计算并进行反向传播时,梯度只会传播到原始张量`x`,而不会传播到副本`clone_x`。
引用\[2\]中的代码展示了另一种情况,即将原始张量的`requires_grad`属性设置为`False`,然后使用`.clone().requires_grad_()`方法创建副本。在这种情况下,副本的梯度会传播到副本本身。在这个例子中,原始张量`x`被设置为`requires_grad=False`,然后使用`.clone().requires_grad_()`方法创建了副本`clone_x`。当对副本`clone_x`进行计算并进行反向传播时,梯度会传播到副本`clone_x`。
引用\[3\]中的代码展示了另一种情况,即使用`.clone()`方法创建副本后,副本的`requires_grad`属性仍然为`True`,而使用`.detach()`方法创建副本后,副本的`requires_grad`属性会被设置为`False`。在这个例子中,原始张量`x`被设置为`requires_grad=True`,然后使用`.clone()`方法创建了副本`clone_x`,使用`.detach()`方法创建了副本`detach_x`。当对原始张量`x`和副本`clone_x`进行计算并进行反向传播时,梯度只会传播到原始张量`x`,而不会传播到副本`clone_x`和副本`detach_x`。
综上所述,`.clone()`方法用于创建原始张量的副本,副本的梯度传播行为取决于原始张量的`requires_grad`属性以及是否使用了`.requires_grad_()`或`.detach()`方法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch张量复制clone()和detach()](https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/104417013)[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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