pytorch tensor clone, detach 之后梯度的变化

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本文深入探讨了PyTorch中clone()与detach()函数的区别与应用场景。clone()函数用于创建一个与原张量完全相同但独立存在于计算图中的新张量，而detach()则用于生成一个与原张量共享内存但脱离计算图的新张量，避免了梯度计算。
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clone

clone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存，但是仍然留在计算图中。

detach

detach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存，新的tensor会脱离计算图，不会牵扯梯度计算。

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