在PyTorch中,detach是一种非常重要的操作符,用于将一个张量从计算图中分离出来,并返回一个新的张量。 detach的基本用法 detach的基本用法非常简单,可以通过以下代码实现: importtorch x=torch.tensor([[1.,2.,3.], [4.,5.,6.]]) y=x.detach() 在上述代码中,我们定义了一个张量x,并使用detach方法创建...
1. detach()函数是什么? detach()函数是一个PyTorch中非常重要的函数,它用于从计算图中分离出一个Tensor,返回一个新的Tensor,这意味着该新Tensor不再与计算图有任何关联,也就是不再需要梯度。 2. detach()函数的语法 Tensor.detach() 3. detach()函数的用法 在许多深度学习应用程序中,我们只需要将某些Tensor...
detach()主要用来从当前计算图中分离出一个张量，返回一个新张量，并与原始张量共享内存空间。然而，这个新张量在计算图中的依赖关系被断开，意味着在对新张量进行操作时，不会影响原始张量的梯度计算。这一特性在特定场景下非常有用，例如当张量被用作多个模型之间数据传递，但又希望只更新特定模型参数时。
下面,我们将会详细介绍detach()函数的原理和用法。 1. 原理 在Pytorch中,每个张量都有一个requires_grad属性,这个属性默认为True,表示计算图会自动记录并计算该张量的梯度,这在训练神经网络的时候非常有用。然而,在有些情况下,我们不需要某个张量的梯度,比如计算某些中间结果或者保存一些张量的值,这时就可以使用...
最近做实验,虽然没做出什么有价值的成果,但是对pytorch中detach和参数更新有了进一步的认识。众所周知,detach能够阻断梯度回传。首先来看一下detach的基本用法, 下面这个模型有两层线性变换组成,中间使用relu激活: classTestDetach(nn.Module):def__init__(self,InDim,HiddenDim,OutDim):super().__init__()self....
b = a.detach().cpu() 这两种方式都能实现从GPU到CPU,但后者可以保证在对中间结果进行处理的时候不会影响网络部分的输出以及网络部分后续的反向传播过程。 值得注意的一点是:一个张量即使从GPU移到了CPU,只改变了该张量的位置,没有改变该张量的其他属性,例如requires_grad属性,也就是说除了detach方法能够把该张量...
1 torch.tensor.detach()用法介绍：（1）返回一个新的从当前图中分离的Variable。（2）返回的 Variable 不会梯度更新。（3）被detach 的Variable volatile=True， detach出来的volatile也为True。（4）返回的Variable和被detach的Variable指向同一个tensor。2 下图为torch.tensor.detach()的实例，当添加detach()时的...
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;或者只训练部分分支网络,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() 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...
detach()操作后的tensor与原始tensor共享数据内存,当原始tensor在计算图中数值发生反向传播等更新之后,detach()的tensor值也发生了改变。 源码为: defdetach(self):"""Returns a new Variable, detached from the current graph. Result will never require gradient. If the input is volatile, the output ...
x = x.detach() #分离之后 x.requires_grad #False y = x+y #tensor([2.]) y.requires_grad #我还是True y.retain_grad() #y不是叶子张量,要加上这一行 z = t.pow(y, 2) z.backward() #反向传播 y.grad #tensor([4.]) x.grad #None ...