import torch as t
x = t.ones(1, requires_grad=True)
x.requires_grad   #True
y = t.ones(1, requires_grad=True)
y.requires_grad   #Truex = x.detach() 　　#分离之后
x.requires_grad   #Falsey = x+y         #tensor([２.])
y.requires_grad   #我还是True
y.retain_grad()   #y不是叶子张量，要加上这一行z = t.pow(y, 2)
z.backward()  　　#反向传播y.grad  　　　　　　#tensor([４.])
x.grad  　　　　　　#None

API

Returns a new Tensor, detached from the current graph.
返回的Tensor和原来的Tensor共享相同的存储空间，但是返回的Tensor没有梯度

参考：
https://blog.csdn.net/qq_39463274/article/details/105157719
https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html?highlight=detach#torch.Tensor.detach

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