pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现

在PyTorch中，可以使用detach()、detach_()和.data方法来切断反向传播。本攻略将详细介绍这三种方法的用法，并提供两个示例说明。以下是整个攻略的步骤：

detach()、detach_()和.data方法

detach()方法

detach()方法用于返回一个新的Tensor，该Tensor与原始Tensor共享相同的数据，但不再与计算图相关联。可以使用以下代码使用detach()方法：

new_tensor = tensor.detach()

在这个示例中，我们使用detach()方法创建一个新的Tensor new_tensor，该Tensor与原始Tensor共享相同的数据，但不再与计算图相关联。

detach_()方法

detach_()方法用于将Tensor从计算图中分离出来。可以使用以下代码使用detach_()方法：

tensor.detach_()

在这个示例中，我们使用detach_()方法将Tensor从计算图中分离出来。

.data方法

.data方法用于返回一个新的Tensor，该Tensor与原始Tensor共享相同的数据，但不再与计算图相关联。可以使用以下代码使用.data方法：

new_tensor = tensor.data

在这个示例中，我们使用.data方法创建一个新的Tensor new_tensor，该Tensor与原始Tensor共享相同的数据，但不再与计算图相关联。

示例1：使用detach()方法切断反向传播

以下是使用detach()方法切断反向传播的示例：

import torch

x = torch.randn(3, requires_grad=True)
y = x * 2
z = y.detach() + 1
loss = z.sum()
loss.backward()

在这个示例中，我们首先创建一个Tensor x，并将requires_grad参数设置为True，以便计算梯度。然后，我们使用x * 2创建一个新的Tensor y。接下来，我们使用y.detach() + 1创建一个新的Tensor z，该Tensor与y共享相同的数据，但不再与计算图相关联。最后，我们计算z的和，并调用backward()方法计算梯度。由于z不再与计算图相关联，因此不会计算y的梯度。

示例2：使用.data方法切断反向传播

以下是使用.data方法切断反向传播的示例：

import torch

x = torch.randn(3, requires_grad=True)
y = x * 2
z = y.data + 1
loss = z.sum()
loss.backward()

在这个示例中，我们首先创建一个Tensor x，并将requires_grad参数设置为True，以便计算梯度。然后，我们使用x * 2创建一个新的Tensor y。接下来，我们使用y.data + 1创建一个新的Tensor z，该Tensor与y共享相同的数据，但不再与计算图相关联。最后，我们计算z的和，并调用backward()方法计算梯度。由于z不再与计算图相关联，因此不会计算y的梯度。