pytorch--切断梯度的方法

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本文详细探讨了PyTorch中切断梯度反向传播的方法，对比了使用.data、.detach()及.clone()函数的效果，揭示了它们在切断梯度上的优缺点，并提供了实践验证。
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文章目录

方法

  1. 调用tensor的data属性
  2. 调用tensor的detach()函数
  3. 调用clone()可行吗？不可行

验证

先写结论：.data 和.detach只取出本体tensor数据，舍弃了grad，grad_fn等额外反向图计算过程需保存的额外信息。但是.data所创建的tensor与原tensor的内存是共享的，也就是说改变二者任一变量，另一个变量的内容也会发生同样的改变。

data属性 与 detach()函数

在这里插入图片描述
进一步，当我调用.backward()时会发生错误：

  • .data:

    在这里插入图片描述

  • .detach()
    在这里插入图片描述

clone()函数验证

在这里插入图片描述
如上所示，clone()后的结果仍然requires_grad。所以并不能切断梯度

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