解释tensor.detach()函数

时间: 2023-12-24 22:15:28 浏览: 95

pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现

当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播 1 detach()[source] 返回一个新的Variable，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得到的这个Variable永远不需要计算其梯度，不具有grad。即使之后重新将它的requires_grad置为true,它也不会具有梯度grad 这样我们就会继续使用这个新的Variable进行计算，后面当在PyTorch中，反向传播（backpropagation）是深度学习模型训练的核心部分，它允许网络通过计算梯度来更新权重。然而，在某些特定情况下，我们可能希望阻止某些计算分支对整个网络的梯度计算产生影响。这就是`.detach()`、`.detach_()`和`.data`的作用。 `.detach()`函数是用来创建一个与原始变量相同但不再参与反向传播的新变量。当调用`.detach()`时，返回的变量是一个全新的Variable，它从当前的计算图中分离出来，但仍然指向相同的内存位置。重要的是，新变量的`requires_grad`属性被设置为`False`，这意味着它不会计算梯度，即使后续将其`requires_grad`设置回`True`，它也不会有任何梯度信息。这是因为在创建时，它的`grad_fn`被设置为`None`。举个例子，假设我们有一个张量`a`，其`requires_grad=True`。我们对`a`进行操作得到`out`，然后调用`.detach()`得到`c`。由于`c`不再追踪其梯度，所以在反向传播时，`c`的任何操作都不会影响到`a`的梯度。以下是一个简单的示例： ```python import torch a = torch.tensor([1, 2, 3.], requires_grad=True) out = a.sigmoid() c = out.detach() # 对c进行反向传播不会影响a的梯度 c.sum().backward() print(a.grad) # 输出: tensor([0.1966, 0.1050, 0.0452]) ``` 然而，`.detach()`返回的变量和原始变量共享数据张量，因此对其中一个进行in-place操作会影响另一个。如果不希望这种情况发生，可以使用`.clone()`先复制张量，然后再调用`.detach()`。 `.detach_()`函数与`.detach()`类似，但它直接在原地修改变量，使其不再追踪梯度。这等同于在原变量上调用了`.detach()`并将结果赋值回原变量。例如： ```python a = torch.tensor([1, 2, 3.], requires_grad=True) a_detach_ = a.detach_() ``` `.data`属性则是用来访问变量的数据张量，而不包含任何梯度信息。`.data`通常用于在训练过程中获取和设置变量的值，而不会触发反向传播。然而，直接修改`.data`不会改变变量的`requires_grad`状态，这意味着梯度计算仍然会被追踪。总结来说，`.detach()`和`.detach_()`用于在计算图中创建一个不参与反向传播的副本，这对于固定部分网络参数或隔离子网络的训练非常有用。`.data`则提供了一个访问变量原始数据的方式，而不会影响梯度计算。在编写PyTorch代码时，正确理解和使用这些方法可以帮助我们更好地控制网络的学习过程。

tensor.detach()函数是用于返回一个新的Tensor，该Tensor与原始Tensor共享相同的底层数据（即指向相同的内存地址），但是不会被计算图跟踪，也不会影响原始Tensor的梯度计算。这个函数通常用于需要将某个Tensor从计算图中分离出来，以便进行后续的计算或操作，而不会影响原始Tensor的梯度计算。例如，在训练神经网络时，可以使用detach()函数将某个中间层的输出Tensor从计算图中分离出来，作为后续计算的输入，而不会影响对原始网络参数的梯度计算。

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tensor.detach().numpy()是什么意思

Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.报错

RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

使用np.shape()报错can not call numpy() on tensor that requires grad. use tensor.detach()numpy() instead

errors = [abs(y_test_pred.detach().numpy()[i] - y_test_tensor.detach().numpy()[i]) for i in range(len(y_test_pred))]

img_np = np.array(img_tensor.detach().cpu().squeeze().permute(1, 2, 0))

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