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。
