PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解
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
>>> 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()
>>> 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【听图阁-专注于Python设计】。
