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这篇CFSDN的博客文章PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
PyTorch0.4中，.data 仍保留，但建议使用 .detach(), 区别在于 .data 返回和 x 的相同数据 tensor, 但不会加入到x的计算历史里，且require s_grad = False, 这样有些时候是不安全的, 因为 x.data 不能被 autograd 追踪求微分 .
.detach() 返回相同数据的 tensor ,且 requires_grad=False ,但能通过 in-place 操作报告给 autograd 在进行反向传播的时候. 。
举例:
tensor.data 。
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|
>>> a
=
torch.tensor([
1
,
2
,
3.
], requires_grad
=
True
)
>>> out
=
a.sigmoid()
>>> c
=
out.data
>>> c.zero_()
tensor([
0.
,
0.
,
0.
])
>>> out
# out的数值被c.zero_()修改
tensor([
0.
,
0.
,
0.
])
>>> out.
sum
().backward()
# 反向传播
>>> a.grad
# 这个结果很严重的错误，因为out已经改变了
tensor([
0.
,
0.
,
0.
])
|
tensor.detach() 。
|
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>>> a
=
torch.tensor([
1
,
2
,
3.
], requires_grad
=
True
)
>>> out
=
a.sigmoid()
>>> c
=
out.detach()
>>> c.zero_()
tensor([
0.
,
0.
,
0.
])
>>> out
# out的值被c.zero_()修改 !!
tensor([
0.
,
0.
,
0.
])
>>> out.
sum
().backward()
# 需要原来out得值，但是已经被c.zero_()覆盖了，结果报错
RuntimeError: one of the variables needed
for
gradient
computation has been modified by an
|
以上这篇PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/DreamHome_S/article/details/85259533 。
最后此篇关于PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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