pytorch, detach()

在PyTorch中，`detach()`函数是一个用于处理张量的重要工具，特别是在训练神经网络时，当我们想要断开某个中间结果（张量）与其父运算之间的依赖关系，以便不跟踪该结果的梯度时。以下是它的主要作用：

1. **隔离计算图**[^1]:
当我们在计算过程中有一个张量`y`，并且希望计算`y`的值但不记录其对输入参数的影响以计算梯度时，可以使用`detach()`. 它会创建一个新的张量`y_detached`，这个新张量是从原张量的值拷贝过来的，但不再关联到计算图中。

2. **防止梯度回传**:
`detach()`后的新张量`y_detached`的`requires_grad`属性设置为`False`，这意味着当反向传播(`backward()`)时，不会计算与这个张量相关的梯度，这对于避免不必要的内存消耗和简化模型结构很有帮助。

下面是一个简单的使用`detach()`的示例:

# 假设我们有一个需要计算梯度的张量 x
x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)

# 对 x 进行操作并添加梯度需求
y = x * 2

# 使用 detach() 创建独立于梯度计算的新张量 y_detached
y_detached = y.detach()

# 让 y 继续有梯度需求
y.grad = None  # 清除y的梯度历史

# 反向传播只会影响 x 的梯度，而不会影响 y 或 y_detached
loss = (y ** 2).sum()
loss.backward()
print(x.grad)  # 只有 x 的梯度会被更新，y 和 y_detached 的梯度为None