Pytorch | Nexround

class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
                (28*28, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 10),
            nn.ReLU()
        )
    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        logits = self.linear_relu_stack(x)
        return logits

在 PyTorch 中，对 tensor 执行 detach() 会返回一个新的 tensor，该 tensor 与原始 tensor 共享数据，但不会参与反向传播计算。具体来说：

共享数据：新 tensor 与原始 tensor 共享相同的数据，修改其中一个会影响另一个。
断开计算图：新 tensor 不会记录计算历史，因此不会在反向传播中计算梯度。
梯度计算：原始 tensor 的梯度计算不受影响，仍可正常进行。

示例代码

import torch

# 创建一个需要梯度的 tensor
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)

# 对 x 进行一些操作
y = x * 2

# 对 y 执行 detach
z = y.detach()

# 打印结果
print("y:", y)
print("z:", z)

# 进行反向传播
y.sum().backward()

# 打印 x 的梯度
print("x.grad:", x.grad)

输出

y: tensor([2., 4., 6.], grad_fn=<MulBackward0>)
z: tensor([2., 4., 6.])
x.grad: tensor([2., 2., 2.])

解释

y 是通过 x 计算得到的，保留了计算历史。
z 是 y 的 detach() 结果，与 y 共享数据但不参与反向传播。
反向传播后，x 的梯度正常计算，而 z 不影响梯度计算。

总结

detach() 用于从计算图中分离 tensor，常用于冻结部分模型参数或避免不必要的梯度计算。

如果只是对 GPU 上的 tensor 执行 .detach() 而不调用 .cpu()，那么 z 和 y 仍然会共享数据，因此对 z 的修改会反映到 y 上。

原因

.detach() 的作用：

返回一个新的 tensor，与原始 tensor 共享数据。
新 tensor 不会参与反向传播，但仍然与原始 tensor 共享底层存储。

共享数据：

如果 z 是通过 y.detach() 创建的，那么 z 和 y 共享相同的数据存储。
对 z 的修改会直接反映到 y 上，因为它们指向同一块内存。

验证代码

import torch

# 创建一个在 GPU 上的 tensor，并启用梯度计算
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True).cuda()

# 对 x 进行一些操作
y = x * 2

# 执行 .detach()，不调用 .cpu()
z = y.detach()

# 修改 z
z[0] = 100.0

# 打印 y 和 z
print("y:", y)  # y 的值被修改
print("z:", z)  # z 的值被修改

输出

y: tensor([100.,   4.,   6.], device='cuda:0', grad_fn=<MulBackward0>)
z: tensor([100.,   4.,   6.], device='cuda:0')

解释

y:
虽然 y 仍然在 GPU 上，并且保留了计算历史（grad_fn），但它的值被修改为 [100., 4., 6.]。
这是因为 z 和 y 共享数据。
z:
z 的值被修改为 [100., 4., 6.]。
由于 z 和 y 共享数据，y 的值也被同步修改。

总结

如果只调用 .detach()：
z 和 y 共享数据，对 z 的修改会反映到 y 上。
如果调用 .detach().cpu()：
z 会被移动到 CPU，并且与 y 不再共享数据，对 z 的修改不会影响 y。

因此，是否调用 .cpu() 是决定 z 和 y 是否共享数据的关键。