detach()怎么用
时间: 2023-07-08 13:18:07 浏览: 39
在PyTorch中,`detach()`方法可以用来从计算图中分离出一个张量,避免梯度反向传播时对其进行修改。具体来说,`detach()`方法可以将一个张量从计算图中分离出来,返回一个新的张量,新张量和原张量共享内存,但不再参与计算图中的计算,也不会影响计算图中其他节点的梯度计算。
使用`detach()`方法的一般形式是:`new_tensor = tensor.detach()`,其中`tensor`表示需要分离的张量,`new_tensor`表示分离后得到的新张量。例如,如果需要在计算图中对一个张量进行操作,但不希望其梯度被计算和更新,可以使用`detach()`方法来分离这个张量,例如:
```python
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
y = x ** 2
z = y.detach() # 分离y张量,得到新的z张量
w = z.sum()
w.backward() # 计算w张量的梯度
print(x.grad) # 输出梯度,应该为tensor([2., 4., 6.])
```
在上面的例子中,我们定义了一个张量`x`,并将其设置为需要求梯度,然后通过对`x`进行平方操作得到一个新的张量`y`,并使用`detach()`方法将其从计算图中分离出来得到一个新的张量`z`。接着,我们定义了一个新的张量`w`,将`z`中的元素进行求和并得到一个标量,然后通过调用`w.backward()`方法计算`w`张量的梯度。由于`y`张量已经被分离出来,因此不会对`x`张量的梯度产生影响,最终输出的梯度应该为`tensor([2., 4., 6.])`,即`x`张量中每个元素的梯度。