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。

此文章发布者为:Python技术站作者[metahuber],转载请注明出处:http://pythonjishu.com/pytorch-error-16/

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