PyTorch报”AttributeError: ‘Tensor’ object has no attribute ‘detach’ “的原因以及解决办法

问题现象

在PyTorch中，有时候会出现类似下面这样的报错信息：

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'detach'

这通常是在代码中创建了一个Tensor对象，并在后续的操作中尝试调用.detach()方法来进行梯度计算，但是却抛出了这个错误。

问题原因

这个问题的根本原因在于，在PyTorch中，Tensor对象是一个动态计算图的节点，它存储了一些张量的值，以及如何计算这些张量的梯度信息。在这个动态计算图中，每个Tensor对象都有一个.grad属性，它存储了这个Tensor对象的梯度信息。

由于这个原因，如果一个Tensor对象已经有了梯度信息，那么我们就不能再对它进行.detach()操作了。因此，当我们试图对已经有梯度信息的Tensor对象调用.detach()方法时，就会抛出上面的错误信息。

解决办法

如果你遇到了上述的问题，可以考虑以下这些解决方法：

（1）检查Tensor对象是否已经有了梯度信息。如果有，就不要再对它进行.detach()操作了。相反，你可以复制这个Tensor对象，将梯度信息从副本中去掉，而不影响原有的Tensor对象。例如：

y = x.detach().clone()

这里，我们首先对x进行了.detach()操作，以转换为不带梯度的Tensor对象，然后再用clone()方法创建了一个副本y。

（2）如果你确实需要对有梯度信息的Tensor对象进行.detach()操作，那么你可以先清除它的梯度信息，然后再进行.detach()操作。这可以通过调用.zero_()方法来实现，例如：

x.grad.zero_()
y = x.detach()

这里，我们首先对x的.grad属性进行了清零操作，然后再对它进行.detach()操作。

总结

在PyTorch中，Tensor对象是一个动态计算图的节点，可以存储张量的值和梯度信息。当一个Tensor对象已经有梯度信息时，我们不能再对它进行.detach()操作了，否则会抛出上述的错误信息。解决这个问题的方法是，在进行.detach()操作前先清空Tensor对象的梯度信息，或者对它进行克隆来创建一个新的不带梯度的副本。