pytorch 中的Tensor.detach介绍
detach的作用
Tensor.detach() 的作用是阻断反向梯度传播，当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播，例如在生成对抗网络的训练当中，在训练判别器的时候不需要生成器进行反向梯度传播，这时候就会使用到 detach()。
detach文档说明
- 返回一个新的 Tensor，与当前计算图形分离。
- 结果永远不需要梯度，requires_grad为false
- 这种方法也会影响前向模式 AD 梯度，结果永远不会有前向模式 AD 梯度。
- 返回的 Tensor 与原始张量共享相同的存储。将看到对它们中的任何一个进行就地修改，另一个也会发生改变
如何使用detach
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3.], requires_grad=True)
print(a.grad)
out = a.sigmoid()
out.sum().backward()
print(a.grad)
'''返回：
None
tensor([0.2139, 0.2217, 0.2445])
'''
当使用detach()分离tensor但是没有更改这个tensor时，并不会影响backward()
# %%
import torch
a = torch.tensor([0.8, 0.7, 0.3], requires_grad=True)
print(a.grad)
out = a.sigmoid()
print(out)
#添加detach(),c的requires_grad为False
c = out.detach()
print(c)
#使用新生成的Variable进行反向传播
c.sum().backward()
print(a.grad)
打印结果
当使用detach()分离tensor，然后用这个分离出来的tensor去求导数，会影响backward()，会出现错误
# %%
import torch
a = torch.tensor([0.8, 0.7, 0.3], requires_grad=True)
print(a.grad)
out = a.sigmoid()
print(out)
#添加detach(),c的requires_grad为False
c = out.detach()
print(c)
#使用新生成的Variable进行反向传播
c.sum().backward()
print(a.grad)
''' 执行结果
None
tensor([0.6900, 0.6682, 0.5744], grad_fn=)
tensor([0.6900, 0.6682, 0.5744])
RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
'''
当使用detach()分离tensor并且更改这个tensor时，即使再对原来的out求导数，会影响backward()，会出现错误
# %%
import torch
a = torch.tensor([0.8, 0.7, 0.3], requires_grad=True)
print(a.grad)
out = a.sigmoid()
print(out)
#添加detach(),c的requires_grad为False
c = out.detach()
print(c)
c.zero_() #使用in place函数对其进行修改
#会发现c的修改同时会影响out的值
print(c)
print(out)
#这时候对c进行更改，所以会影响backward()，这时候就不能进行backward()，会报错
out.sum().backward()
print(a.grad)
'''执行结果
None
tensor([0.6900, 0.6682, 0.5744], grad_fn=)
tensor([0.6900, 0.6682, 0.5744])
tensor([0., 0., 0.])
tensor([0., 0., 0.], grad_fn=)
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor
[3]], which is output 0 of SigmoidBackward, is at version 1; expected version 0 instead. Hint: enable anomaly detection to find the
operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).
'''
detach_()
其实就相当于变量之间的关系本来是x -> m -> y,这里的叶子tensor是x，但是这个时候对m进行了m.detach_()操作,其实就是进行了两个操作：
- 将m的grad_fn的值设置为None,这样m就不会再与前一个节点x关联，这里的关系就会变成x, m -> y,此时的m就变成了叶子结点
- 然后会将m的requires_grad设置为False，这样对y进行backward()时就不会求m的梯度
其实detach()和detach_()很像，两个的区别就是detach_()是对本身的更改，detach()则是生成了一个新的tensor
比如x -> m -> y中如果对m进行detach()，如果还想对原来的计算图进行操作是可以的。
参考文档：https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/95498211