pytorch-detach与detach_

最新推荐文章于 2025-06-14 09:00:00 发布

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#pytorch #detach #detach_

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本文详细解析了PyTorch中的detach与detach_方法，解释了这两个方法如何从计算图中分离变量，避免梯度计算，以及在神经网络训练中如何使用它们来控制反向传播的流程。

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.autograd import Variable
t1 = torch.FloatTensor([1., 2.])
v1 = Variable(t1)
t2 = torch.FloatTensor([2., 3.])
v2 = Variable(t2)
v3 = v1 + v2
v3_detached = v3.detach()
v3_detached.data.add_(t1) # 修改了 v3_detached Variable中 tensor 的值
print(v3, v3_detached)    # v3 中tensor 的值也会改变

# detach 的源码：

def detach(self):
    result = NoGrad()(self)  # this is needed, because it merges version counters
    result._grad_fn = None
    return result

detach_

官网给的解释是：将 Variable 从创建它的 graph 中分离，把它作为叶子节点。

从源码中也可以看出这一点：

将 Variable 的grad_fn 设置为 None，这样，BP 的时候，到这个 Variable 就找不到它的 grad_fn，所以就不会再往后BP了。
将 requires_grad 设置为 False。这个感觉大可不必，但是既然源码中这么写了，如果有需要梯度的话可以再手动将 requires_grad 设置为 true。

# detach_ 的源码：

def detach_(self):
    """Detaches the Variable from the graph that created it, making it a
    leaf.
    """
    self._grad_fn = None
    self.requires_grad = False

能用来干啥

如果我们有两个网络 A,B, 两个关系是这样的 y=A(x),z=B(y)现在我们想用 z.backward() 来为 B网络的参数来求梯度，但是又不想求 A 网络参数的梯度。我们可以这样：

# y=A(x), z=B(y) 求B中参数的梯度，不求A中参数的梯度
# 第一种方法
y = A(x)
z = B(y.detach())
z.backward()

# 第二种方法
y = A(x)
y.detach_()
z = B(y)
z.backward()

在这种情况下，detach 和 detach_ 都可以用。但是如果你也想用 y 来对 A 进行 BP 呢？那就只能用第一种方法了。因为第二种方法已经将 A 模型的输出给 detach（分离）了。

转载地址：https://blog.youkuaiyun.com/u012436149/article/details/76714349