在PyTorch 中,detach() 方法用于返回一个新的 Tensor,这个 Tensor 和原来的 Tensor 共享相同的内存空间,但是不会被计算图所追踪,也就是说它不会参与反向传播,不会影响到原有的计算图,这使得它成为处理中间结果的一种有效方式,通常在以下两种情况下使用: 在计算图中间,需要截断反向传播的梯度计算时。例如,当计算...
在 PyTorch 中，`detach()` 方法用于创建一个与原始张量共享内存的新张量，但不会被计算图追踪。这意味着它不参与反向传播，不影响原有计算图。这个方法常用于处理中间结果，避免影响后续操作。例如，以下代码中的 `y` 张量将不被计算图追踪，也不参与反向传播：
detach的作用就是截断反向传播的梯度流。 Returns a new Variable, detached from the current graph。将某个node变成不需要梯度的Varibale。因此当反向传播经过这个node时,梯度就不会从这个node往前面传播。 以G…
pytorch中的batch的作用 pytorch detach的作用 关于data参数以及detach函数的区别 在pytorch中tensor的detach和data的区别 detach()将tensor的内容复制到新的tensor中,而data将tensor的内容复制到当前tensor中。这两种方式在修改tensor的时候,都会将原本的tensor进行修改。重点是detach在你想要进行autograd的时候就会提醒 关于...