Tensor.detach的作用是什么

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#detach #Tensor.detach #切断梯度传播 #生成对抗网络 #requires_grad

Tensor.detach()函数用于阻止反向传播，常在深度学习中，特别是在训练生成对抗网络(GAN)的判别器时使用。当不希望某个操作的影响反向传播到原始张量时，会调用detach()。例如，一个张量a要求梯度，通过detach()创建的c张量则不需求梯度，因此c的改变不会影响a的梯度计算。这有助于在训练过程中分离不同部分的计算图，避免不必要的计算。

Tensor.detach的作用是什么

解释

Tensor.detach() 的作用是阻断反向梯度传播，在生成对抗网络的训练当中，在训练判别器的时候不需要生成器进行反向梯度传播，这时候就会使用到 detach()。

例子

我们先生成一个张量 a，其 requires_grad = True，再通过 a 和 a.detach() 构造 b 和 c 对照实验：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
可以看到，c 的 requires_grad = False，c 不会反向梯度传播给 a 。

深度学习框架pytorch：tensor.data和tensor.detach()的区别
huanfeng_AI的博客
04-24 842
现在来看大家还是推荐使用detach(）方法，然后当tensor的requires_grad=False情况下，tensor.data或者tensor.detach（）与tensor等价，而当tensor的requires_grad=True情况下，tensor.data为获取tensor中的数据。
detach函数的作用
weixin_45780075的博客
04-01 1507
detach() 函数是 PyTorch 中 Tensor 对象的方法之一，其作用是创建一个新的 Tensor，该 Tensor 和原始的 Tensor 共享相同的存储空间，但是和计算图断开连接，不再参与梯度计算。换句话说，detach() 函数可以用来获取一个 Tensor 的副本，但是该副本不再与计算图相关联，因此它不会影响到反向传播过程。在上面的示例中，y_detached 是通过 detach() 函数得到的 y 的副本，它和 y 共享相同的存储空间，但是不再与计算图相关联。
GAN 中关于辨别器 detach（）函数的作用
allrubots的博客
12-10 4719
detach（）函数的作用相信大家已经在网上搜过了，这里再简单叙述一下，照搬一下， 即返回一个新的tensor，从当前计算图中分离下来。但是仍指向原变量的存放位置，不同之处只是requirse_grad为false.得到的这个tensir永远不需要计算器梯度，不具有grad。简单来说detach就是截断反向传播的梯度流。 之前测试了一篇mnist-GAN的代码，代码很简单，最近要用到他。但是如下所示，生成器D中有个detach（）函数， D_optimizer.zero_grad()
Pytorch中detach()的作用、与grad.zero_()的区别
weixin_48018951的博客
04-27 1721
Tensor.detach() 的作用是阻断反向梯度传播，当我们在训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者只训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播，例如在生成对抗网络的训练当中，在训练判别器的时候不需要生成器进行反向梯度传播，这时候就会使用到 detach()。grad.zero_() 和 detach() 都是在PyTorch中用于梯度计算和反向传播的函数，但它们的作用有所不同。
tensor .detach()
weixin_40316062的博客
11-29 404
detach使用 1 tensor .detach() 返回和 x 的相同数据 tensor,而且这个新的tensor和原来的tensor是共用数据的，一者改变，另一者也会跟着改变。 而且新分离得到的tensor的require s_grad = False, 即不可求导的。（这一点其实 .data是一样的） ...
pytorch个人笔记: Tensor.detach()
m0_47746932的博客
08-11 9415
tensor.detach():  从计算图中脱离出来，返回一个新的tensor，新的tensor和原tensor共享数据内存，但是不涉及梯度计算。在从tensor转换成为numpy的时候，如果转换前面的tensor在计算图里面（requires_grad = True），那么这个时候只能先进行detach操作才能转换成为numpy x = torch.zeros([3, 4], requires_grad = True) x y = x.numpy() print(y) '''输出：（报错了） ----
PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解
09-18
在PyTorch中，tensor.detach()和tensor.data是两个常用的方法，但它们在使用上存在区别。正确理解这两个方法的区别，对于在PyTorch中进行有效编程和调试十分重要。 首先，我们需要明确tensor.detach()和tensor.data...
【pytorch】tensor.detach()和tensor.data的区别
shuaixio的博客
02-24 1181
分离tensor操作，.detach方法，.data属性，梯度回传，分离后的数据安全性
Pytorch框架之tensor.detach与tensor.view
笔岸柳影
10-30 670
pytorch的tensor.detach和tensor.view: tensor.view: 创建一个视图，修改新变量，会影响原变量的值 tensor.detach: 不影响原变量
Pytorch基础：Tensor的detach方法
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前进，才知道自己的渺小
10-15 2084
在Pytorch中，detach是Tensor的一个重要方法，用于返回一个脱离了计算图的张量，它的语法如下所示。
pytorch：.detach()、.detach_()的作用和区别
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返回一个新的tensor，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置，不同之处只是requires_grad为false，得到的这个。其实detach()和detach_()很像，两个的区别就是detach_()是对本身的更改，detach()则是生成了一个新的tensor。由于x是直接创建的，所以它没有grad_fn，而y是通过一个加法操作创建的，所以y有grad_fn。将m的grad_fn的值设置为None，这样m就不会再与前一个节点x观点，这里的关系就会变成。
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当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播 一、tensor.detach() 返回一个新的tensor，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得到的这个tensor永远不需要计算其梯度，不具有grad。 即使之后重新将它的requires_grad置为true,它也不会.
pytorch 中的Tensor.detach介绍
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detch的作用 Tensor.detach() 的作用是阻断反向梯度传播，当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播，例如在生成对抗网络的训练当中，在训练判别器的时候不需要生成器进行反向梯度传播，这时候就会使用到 detach()。 detch 文档说明 返回一个新的 Tensor，与当前计算图形分离。 结果永远不需要梯度，requir
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Torch——torch.Tensor.detach()解析
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参考：https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/96837905 tensor.detach() x.detach()返回和x相同数据的tensor，而且这个新tensor和原来的tensor是公用数据的，一者改变，另一个也会跟着变，且得到的新的tensor的requires_grad = False，即不可求导。 此操作不会改变原ten...
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detach detach的中文意思是分离，官方解释是返回一个新的Tensor,从当前的计算图中分离出来 需要注意的是，返回的Tensor和原Tensor共享相同的存储空间，但是返回的 Tensor 永远不会需要梯度 import torch as t a = t.ones(10,) b = a.detach() print(b) tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1.,...
tensor.detach(),item(),cpu(),tolist(),numpy()
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cuda上面的变量类型只能是tensor，不能是其他 1.detach() Returns a new Tensor, detached from the current graph. The result will never require gradient. 返回一个新的Variable，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得到的这个Variable永远不需要计算其梯度，不具有grad。 当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分
tensor.detach().numpy()是什么意思
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### 回答1： 在PyTorch中，当使用autograd跟踪张量的操作历史时，有时需要从计算图中分离张量以进行进一步的计算。在这种情况下，可以使用`detach()`方法来创建一个新的张量，该张量与原始张量具有相同的值，但不再与计算图相关联。 然后，如果需要将该张量转换为NumPy数组，可以使用`numpy()`方法。因此，`tensor.detach().numpy()`的含义是将张量分离并转换为NumPy数组。 ### 回答2： tensor.detach().numpy() 是 PyTorch 中用来将一个 tensor 断开与计算图的连接，并将其转换为 NumPy 数组的方法。 首先，tensor.detach() 的作用是返回一个新的 tensor，该 tensor 取消了与当前计算图的关联。这意味着我们无法再通过新的 tensor 进行求导操作，因为它已经与计算图分离了。 接着，我们调用 numpy() 方法将该 tensor 转换为一个 NumPy 数组。NumPy 是一个广泛使用的 Python 数学库，它提供了对多维数组对象的支持，并且提供了大量的数学函数用于数组操作。 这个方法在深度学习中非常常用，它能够将 tensor 对象转换为 NumPy 数组，从而方便地与其他 Python 库进行集成。因为 NumPy 数组与 tensor 对象之间可以互相转换，所以我们可以方便地在 PyTorch 和 NumPy 之间进行数据传递和计算，以满足特定需求。 总结来说，tensor.detach().numpy() 是一个在 PyTorch 中将一个 tensor 对象断开与计算图的连接，并将其转换为 NumPy 数组的方法，可以用于方便地将数据与其他 Python 库进行集成和操作。 ### 回答3： tensor.detach().numpy()是将PyTorch张量（tensor）从计算图中分离出来，并将其转换为NumPy数组（numpy.ndarray）的操作。 在PyTorch中，张量可以参与计算图中的运算以进行自动求导。当我们想要获取一个张量的值，但又不需要梯度信息时，可以使用detach()方法将其从计算图中分离出来。分离后的张量将不再与原计算图产生任何关联，并且无法进行反向传播。 detach()方法返回分离后的张量，而后可以使用numpy()方法将其转换为NumPy数组。NumPy是一个常用的Python库，用于科学计算和数据处理。将张量转换为NumPy数组可以方便地在NumPy环境下进行操作和分析。 因此，tensor.detach().numpy()的操作可以帮助我们从PyTorch张量中获取不需要梯度信息的值，并将其转换为NumPy数组，以便在NumPy环境下进行进一步的处理和分析。
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