Pytorch截断计算图：detach操作

最新推荐文章于 2024-12-13 10:08:34 发布
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分类专栏： Pytorch学习笔记 文章标签： detach pytorch 截断计算图
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/scnulpc/article/details/103685497
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本文详细解析了PyTorch中detach()函数的作用，它用于从当前计算图中分离出一个新的Tensor，新Tensor不会追踪梯度。文章通过GAN训练实例，说明在训练判别器时如何使用detach()来避免更新生成器的参数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

官方解析：

torch.Tensor.detach():

    Returns a new Tensor, detached from the current graph.

    The result will never require gradient.

举个例子：

   在GAN训练中，训练判别器D时，无需调整生成器G的参数。

   fake_image = Generator(noise).detach() # 返回生成图片的Tensor，这个Tensor与生成器G的计算图时分开的。

   fake_output = Descriminator(fake_image)

   

 

Pytorch中的detach用法
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pytorch-detach与detach_
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pytorch的函数 .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 to
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