PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别
以 a.data, a.detach() 为例：
两种方法均会返回和a相同的tensor，且与原tensor a 共享数据，一方改变，则另一方也改变。
所起的作用均是将变量tensor从原有的计算图中分离出来，分离所得tensor的requires_grad = False。
不同点：
data是一个属性，.detach()是一个方法；data是不安全的，.detach()是安全的；
>>> a = torch.tensor([1,2,3.], requires_grad =True)
>>> out = a.sigmoid()
>>> c = out.data
>>> c.zero_()
tensor([ 0., 0., 0.])
>>> out # out的数值被c.zero_()修改
tensor([ 0., 0., 0.])
>>> out.sum().backward() # 反向传播
>>> a.grad # 这个结果很严重的错误，因为out已经改变了
tensor([ 0., 0., 0.])为什么.data是不安全的？
这是因为，当我们修改分离后的tensor，从而导致原tensora发生改变。PyTorch的自动求导Autograd是无法捕捉到这种变化的，会依然按照求导规则进行求导，导致计算出错误的导数值。
其风险性在于，如果我在某一处修改了某一个变量，求导的时候也无法得知这一修改，可能会在不知情的情况下计算出错误的导数值。
>>> a = torch.tensor([1,2,3.], requires_grad =True)
>>> out = a.sigmoid()
>>> c = out.detach()
>>> c.zero_()
tensor([ 0., 0., 0.])
>>> out # out的值被c.zero_()修改 !!
tensor([ 0., 0., 0.])
>>> out.sum().backward() # 需要原来out得值，但是已经被c.zero_()覆盖了，结果报错
RuntimeError: one of the variables needed for gradient
computation has been modified by an那么.detach()为什么是安全的？
使用.detach()的好处在于，若是出现上述情况，Autograd可以检测出某一处变量已经发生了改变，进而以如下形式报错，从而避免了错误的求导。
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).
从以上可以看出，是在前向传播的过程中使用就地操作(In-place operation)导致了这一问题，那么就地操作是什么呢？
补充：pytorch中的detach()函数的作用
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 的值也会改变能用来干啥
可以对部分网络求梯度。
如果我们有两个网络 , 两个关系是这样的 现在我们想用 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
y = A(x)
z = B(y.detach())
z.backward()到此这篇关于PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别的文章就介绍到这了,更多相关PyTorch tensor.detach() 和 tensor.data内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
