sourceTensor.clone().detach()

This line of code creates a new tensor that is a clone of the source tensor and is detached from the computation graph.

- `sourceTensor`: The tensor that needs to be cloned and detached.
- `.clone()`: Creates a new copy of the tensor with the same shape and data.
- `.detach()`: Creates a new tensor that shares the same data as the original tensor, but is not connected to the computation graph.

The resulting tensor is a new tensor that can be used independently of the original tensor and any operations that were performed on it. This is useful when you want to detach a tensor from the computation graph to prevent any gradients from being calculated for that tensor.

相关问题

D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:530: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1, 1])) that is different to the input size (torch.Size([])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_14428\2293198162.py:470: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). state = torch.tensor(state,dtype=torch.float32).view(1, -1)

这些警告信息是由PyTorch库中的代码引发的，提醒你可能存在一些潜在的问题。具体来说：

1. 第一个警告是关于损失函数（mse_loss）的目标尺寸（target size）与输入尺寸（input size）不匹配。这可能导致广播（broadcasting）带来的结果不正确。确保目标张量（target tensor）的尺寸与输入张量（input tensor）一致，可以使用`target.view(-1)`将目标张量的尺寸调整为与输入张量相同。

2. 第二个警告是在使用`torch.tensor()`构建张量时的建议。建议使用`sourceTensor.clone().detach()`或`sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True)`来复制构建张量，而不是直接使用`torch.tensor()`。这是为了确保梯度计算的正确性和效率。

建议你按照警告信息的指示进行调整，以避免可能出现的错误结果。如果问题仍然存在，可以进一步检查代码中的输入和目标张量的尺寸是否正确，并确保使用适当的方法构建张量。

to copy construct from a tensor, it is recommended to use sourcetensor.clone().detach() or sourcetensor.clone().detach().requires_grad_(true), rather than torch.tensor(sourcetensor).

### 回答1：
从张量构造副本时，建议使用sourcetensor.clone().detach()或sourcetensor.clone().detach().requires_grad_(true)，而不是torch.tensor(sourcetensor)。

### 回答2：
在PyTorch中，有时我们需要从现有的张量中创建新的张量。这种情况下，我们通常可以使用torch.tensor(sourcetensor)来完成复制操作。但是，当我们需要为新的张量开设梯度时，使用该方法可能会导致错误。

这是因为torch.tensor(sourcetensor)实际上会创建一个新的张量，但不会将其与源张量sourcetensor共享梯度信息。因此，如果我们需要在新张量上计算梯度，我们需要手动为其开启计算梯度的功能。否则，在计算梯度时，PyTorch会出现“RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn” 的错误。

相反，我们可以使用sourcetensor.clone().detach()或sourcetensor.clone().detach().requires_grad_(true)。这两种方法都会创建一个新的张量，并保留与源张量共享的梯度信息。其中，sourcetensor.clone().detach()将新张量的梯度信息设置为不计算，而不是关闭。而sourcetensor.clone().detach().requires_grad_(true)则会将新张量的梯度信息设置为需要计算。

需要注意的是，如果我们只是想要创建一个不需要计算梯度的新张量，那么使用torch.tensor(sourcetensor)也是一个好的选择。但是，如果我们需要在新张量上计算梯度，那么最好使用clone().detach()或clone().detach().requires_grad_(true)来创建新张量。这样可以保证在计算梯度时不会出现不必要的错误。

### 回答3：
PyTorch是一个开源的机器学习库，提供了许多方便的函数和工具来帮助用户进行深度学习模型的开发和训练。在使用PyTorch时，我们通常需要对张量进行操作，包括进行复制、修改、计算等等。在这些操作中，复制构造函数非常常见，因为它可以帮助我们复制一个张量，以便后续的操作。

PyTorch中提供了很多种构造张量的函数，包括torch.tensor、torch.from_numpy、torch.zeros等等。但是，在使用“复制构造函数”复制张量时，建议使用sourcetensor.clone().detach()或sourcetensor.clone().detach().requires_grad_(true)，而不是torch.tensor(sourcetensor)。

原因如下：

1. clone方法可以获得一个与原始张量完全相同的新张量，包括形状、数据类型、设备等信息。同时，clone方法生成的张量不共享内存空间，即使原始张量发生修改，新张量也不会受到影响。因此，使用clone方法可以确保数据的独立性，避免在操作中出现意外的错误。

2. detach方法可以将张量从计算图中分离出来，从而使其不再具有梯度信息。在使用复制构造函数时，我们通常希望新张量与原始张量独立，不会对梯度计算产生影响。因此，在使用clone方法复制张量时，建议使用detach方法将新张量从计算图中分离出来。

3. requires_grad_方法可以使张量具有梯度信息，并且可以控制在反向传播时是否需要计算其梯度。在使用复制构造函数时，如果我们需要对新张量进行梯度计算，那么可以使用requires_grad_方法将其设为可求导。

相比之下，使用torch.tensor(sourcetensor)复制张量会将原始张量的数据类型、形状等信息全部复制给新张量，但两者会共享同一块内存。这就意味着，在操作中一旦修改了新张量的值，原始张量也会跟着发生改变，这可能会导致程序出现错误。

综上所述，使用clone和detach方法是复制构造函数的最佳选择，可以确保数据独立性和梯度信息等方面的安全性。