pytorch--切断梯度的方法

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方法
验证
- data属性与 detach()函数
- clone()函数验证
参考资料

方法

调用tensor的data属性
调用tensor的detach()函数
调用clone()可行吗？不可行

验证

先写结论：.data 和.detach只取出本体tensor数据，舍弃了grad，grad_fn等额外反向图计算过程需保存的额外信息。但是.data所创建的tensor与原tensor的内存是共享的，也就是说改变二者任一变量，另一个变量的内容也会发生同样的改变。

data属性与 detach()函数

进一步，当我调用.backward()时会发生错误：

.data:
.detach()

clone()函数验证

如上所示，clone()后的结果仍然requires_grad。所以并不能切断梯度

参考资料

pytorch.data属性和.detach属性相同与不同之处
如何切断梯度的反向传播

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