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本文介绍了在PyTorch中如何正确复制Tensor以避免值的意外变化。通过clone()和detach()函数，可以实现Tensor的复制，但二者有本质区别。clone()创建新Tensor并保留梯度信息，而detach()则创建不参与梯度计算的新Tensor，且与原Tensor共享内存。在使用中需注意它们对计算图和内存的影响。
问题来源：
a = torch.zeros(2, 3)
for i in range(2):
for j in range(<
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