Pytorch：Variable detach

最新推荐文章于 2025-09-08 17:20:02 发布

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本文介绍在PyTorch中使用detach()和detach_()方法来阻止梯度传播的具体应用场景，包括如何在不希望某些变量参与反向传播时进行操作，以及这两种方法在实际项目中的优缺点。

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举个栗子：

有两个网络F和G，其中y=F(x), z=G(y), 假设现在想通过z.bachward()实现z对y的求导，但是又不想y对x求导

那么怎么做呢？

# 第一种
y=F(x)
z=G(y.detach())
z.backward()

# 第二种
y=F(x)
y_ = y.detach_()
z=G(y_)
z.backward()

detach():返回一个新的从当前图中分离的Variable，且返回的Variable永远不会需要梯度，返回的Variable和被detach的Variable指向同一个tensor

detach_():把Variable作为叶子结点，从创建它的图中剥离出来

上面的栗子用两种方法都可以，但是如果y也想对F网络进行BP呢？就只能用第一种方法了，因为第二种已经把网络的输出y当作叶子结点从模型中detach(分离)出去了(˶‾᷄ ⁻̫ ‾᷅˵)

总之，用第一种总没错啦(>^ω^<)就目前的水平来看～

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【Pytorch实战教程】Pytorch中.detach()的详细介绍

若北辰

07-25

2959

detach()方法返回一个新的张量，从当前计算图中分离出来，即返回的张量不会参与梯度计算。这在某些情况下非常有用，例如，当我们希望在不影响梯度计算的情况下使用张量的值时。detach()是 PyTorch 中一个强大的工具，允许我们在计算图中灵活控制梯度传播。通过将张量从计算图中分离出来，我们可以在不影响原始计算图的情况下使用张量的值。这在许多场景中（如生成对抗网络、复杂计算图和内存管理）都非常有用。

PyTorch 入门实战（二）——Variable

黄笳倞的博客

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1.Variable和Tensor本质上没有区别，不过Variable会被放入一个计算图中，然后进行前向传播，反向传播，自动求导。2.Variable有三个属性，可以通过构造函数结构求取梯度得到grad值和grad_fn值3.Variable，Tensor和Numpy互相转化很方便，类型也比较兼容。

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【Python】torch中的.detach（）函数详解和示例

不定时分享，互相学习，共同进步

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7010

在PyTorch中，.detach()是一个用于张量的方法，主要用于创建该张量的一个“离断”版本。这个方法在很多情况下都非常有用，例如在缓存释放、模型评估和简化计算图等场景中。

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

09-18

主要介绍了pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

tensor.detach()和tensor.item()有哪些区别，分别对应什么使用场景

最新发布

qq_57565004的博客

09-08

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PyTorch中tensor.detach()和tensor.item()的核心区别在于：detach()返回与原Tensor共享内存的新Tensor（requires_grad=False），仍保留Tensor类型但脱离计算图；而item()仅能从单元素Tensor中提取Python标量值，完全丢失梯度信息。典型应用场景：detach()用于阻断梯度传播（如模型评估、参数冻结），item()用于获取具体数值（如打印loss值）。两者均不参与反向传播，但detach()保持Tensor形式，item()则转

pytorch: Variable detach 与 detach_

Keith

08-05

3万+

pytorch 的 Variable 对象中有两个方法，detach和 detach_ 本文主要介绍这两个方法的效果和能用这两个方法干什么。 detach 官方文档中，对这个方法是这么介绍的。返回一个新的从当前图中分离的 Variable。返回的 Variable 永远不会需要梯度如果被 detach 的Variable volatile=True，那么 detach 出来...

pytorch的函数 .detach()

群星闪耀的博客

06-16

1万+

参考： http://www.bnikolic.co.uk/blog/pytorch-detach.html

Pytorch中的detach用法

CoolCoolCarrot的博客

02-16

2773

该方法主要应用在Variable变量上，作用是从分离出一个tensor，值和原Variable一样，但是不需要计算梯度。其源码如下： def detach(self): result = NoGrad()(self) # this is needed, because it merges version counters result._grad_fn = None ...

【PyCharm与PyTorch：从零开始的完美结合指南】

![【PyCharm与PyTorch：从零开始的完美结合指南】]... PyCharm与PyTorch介绍 ## 1.1 PyCharm的优势与定位 PyCharm是由JetBrains公司开发的一款功

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github：https://github.com/SPECTRELWF/pytorch-GAN-study 网络结构最近在疯狂补深度学习一些基本架构的基础，看了一下大佬的GAN的原始论文，说实话一头雾水，不是能看的很懂。推荐B站李宏毅老师的机器学习2021的课程，听完以后明白多了。原始论文中就说了一个generator和一个discriminator的结构，并没有细节的说具体是怎么去定义的，对新手不太友好，参考了Github的Pytorch-Gan-master仓库的代码，做了一下照搬吧，照着敲一边代码

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wzk4869的博客

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pytorch中Variable detach 与 detach_

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detach 官方文档中，对这个方法是这么介绍的。返回一个新的从当前图中分离的 Variable 返回的 Variable 永远不会需要梯度如果被 detach 的Variable volatile=True，那么 detach 出来的 volatile 也为 True 还有一个注意事项，即：返回的 Variable 和被 detach 的Variable 指向同一个 tensor import torch from torch.nn import init from torch.a

pytorch.detach分离函数

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文章目录1.官方定义detach2. 解释3. 代码4. 结果5. 小结 1.官方定义detach 官方解释 Returns a new Tensor, detached from the current graph. The result will never require gradient. 返回一个与当前图分离的新张量。结果永远不需要梯度。 2. 解释举例说明，假设我们有一个函数 y = x * x ,我们想重新有一个变量 u = y.detach(),此时 u 和 y 同值，我们再定义另外一个

关于Pytorch中detach

qq_34418352的博客

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1 首先没有detach的情况定义了一系列操作，如下，中间结点y1和y2没有梯度。没有采取detach。 import torch w1 = torch.tensor([2.], requires_grad=True) # print(w1.type()) # torch.FloatTensor w2 = torch.tensor([4.], requires_grad=True) w3 = torch.tensor([6.], requires_grad=True) w4 = torch.te

Pytorch detach()方法

Victor_Li_的博客

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是 PyTorch 中的一个方法，用于从计算图中分离（detach）张量。它可以将一个张量从当前计算图中分离出来，返回一个新的张量，该张量与原始张量共享相同的底层数据，但不再追踪梯度信息。方法会创建一个新的张量，该张量与原始张量共享相同的底层数据，但不再追踪梯度信息。避免梯度传播：通过分离张量，你可以阻止梯度从分离的张量向后传播。这在需要使用张量的值，但不需要进行梯度计算的情况下很有用。当你需要在计算图中保留一部分张量的梯度信息，而将另一部分张量从计算图中分离出来，以便进行后续操作时，可以使用。

PyTorch中detach() 函数详解

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2790

detach() 是 PyTorch 中非常重要的一个工具，主要用于从计算图中分离张量，从而防止梯度传播、提高内存效率或保存中间结果。

PyTorch detach()：深入解析与实战应用

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【🚀PyTorch detach()探秘🚀】🌟解锁PyTorch深度学习框架中的神秘函数detach()！📚本文将带您深入了解detach()的工作原理，以及其在实战中的应用场景！💪掌握detach()，让您的模型训练更加灵活高效，轻松征服复杂的数据科学挑战！🌈

请问我讲解pytorch中variable函数的用法，举例：output1, output2 = model(Variable(image).to(device))

04-17

<think>好的，我现在要详细回答用户关于PyTorch中Variable函数的问题。首先，我需要回忆一下Variable在PyTorch中的历史和用途。记得在早期版本的PyTorch中，Variable是用来封装Tensor并自动跟踪梯度计算的，但现在新版本已经将Tensor和Variable合并了。用户可能还在使用旧代码或者教程，所以需要明确说明这一点。接下来，我需要解释Variable的作用，比如自动求导机制。要提到Variable包含data、grad和grad_fn这些属性，并举例说明如何创建Variable以及如何计算梯度。同时，要对比新旧版本的差异，避免用户混淆。然后，用户提供的引用内容中有提到Encoder类的前向传播，涉及ResNet模型和自适应池化，这可能和Variable的使用场景相关吗？可能需要提到在旧版本中，输入数据需要包装成Variable才能进行自动求导，但现在直接用Tensor即可。比如引用[1]中的代码使用的是普通的Tensor操作，没有Variable，所以需要说明现在不需要了。另外，用户示例中的代码可能涉及图像处理，比如transforms和DCGAN，这可能涉及到Variable的使用。在旧版中，生成器和判别器的输入可能需要Variable，但现在直接使用Tensor即可。引用[3]中的DCGAN代码，如果基于新版本PyTorch，可能已经不需要显式使用Variable了。然后，我需要生成相关问题。可能的包括Variable被弃用后的替代方法，自动求导的工作原理，或者如何迁移旧代码到新版本。这些问题有助于用户深入理解。最后，确保回答结构清晰，分点解释，并包含示例代码。同时检查是否需要引用用户提供的引用内容，但看起来引用主要关于编码器和图像处理，可能与Variable关系不大，但可能需要提到在旧版中前向传播需要Variable，但现在不需要了，如引用[1]中的代码现在直接使用Tensor。总结回答步骤： 1. 介绍Variable的历史作用，现已整合到Tensor。 2. 详细说明Variable的属性：data, grad, grad_fn。 3. 旧版示例代码，展示requires_grad=True的使用。 4. 新版说明，直接使用Tensor，无需Variable。 5. 相关问题生成，如自动求导机制、迁移旧代码等。</think>### PyTorch中Variable函数的用法详解在PyTorch早期版本（0.4.0之前），`Variable`是一个核心类，用于封装`Tensor`并支持**自动梯度计算**。但从PyTorch 0.4.0开始，`Tensor`与`Variable`已合并，所有功能直接通过`Tensor`实现[^1]。以下是详细说明及新旧版本对比： --- #### 一、Variable的核心作用（旧版本） 1. **自动求导机制** `Variable`通过跟踪操作历史，实现反向传播时的梯度自动计算。其包含三个关键属性： - `data`: 存储原始张量 - `grad`: 存储梯度值 - `grad_fn`: 记录创建该变量的操作（用于反向传播） 2. **旧版本示例代码** ```python import torch from torch.autograd import Variable # 创建Variable并启用梯度追踪 x = Variable(torch.tensor([2.0]), requires_grad=True) y = x ** 2 + 3 * x y.backward() # 自动计算梯度 print(x.grad) # 输出: tensor([7.0])（导数为2x +3，x=2时梯度为7） ``` --- #### 二、新版本中的替代方式（无需Variable）从PyTorch 0.4.0起，直接对`Tensor`设置`requires_grad=True`即可实现相同功能： ```python x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True) y = x ** 2 + 3 * x y.backward() print(x.grad) # 输出: tensor([7.0]) ``` --- #### 三、Variable与模型训练的关系在旧版本中，输入数据需包装为`Variable`以启用梯度，例如图像处理中的`Encoder`前向传播： ```python # 旧版本代码示例（假设image是Tensor） image_variable = Variable(image, requires_grad=False) features = model(image_variable) ``` 现在直接使用`Tensor`即可，如引用[1]中的`resnet(images)`直接处理`Tensor`输入。 --- #### 四、常见问题解答 1. **为何Variable被弃用？** PyTorch为简化API，将`Tensor`与`Variable`合并，减少冗余代码。 2. **如何迁移旧代码？** 替换所有`Variable`为`Tensor`，并确保`requires_grad`正确设置。例如： ```python # 旧代码 inputs = Variable(batch_data, volatile=True) # 新代码 inputs = batch_data.detach() # 或设置requires_grad=False ``` ---