pytorch detach方法介绍

detach() 是 PyTorch 中用于停止梯度追踪的一个方法。它在处理计算图时特别有用,可以将一个张量从其计算图中分离出来,这样在反向传播时不会计算该张量的梯度。

detach() 的作用

  • 停止梯度追踪 :通过 detach() 获得的新张量不再参与计算图的构建,因此不会记录它的任何操作。即使该张量在后续计算中被使用,它的梯度不会被计算,也不会影响原始计算图中的其他张量。
  • 节省计算资源:在某些情况下,分离不参与梯度更新的张量可以减小计算图的规模,从而减少内存消耗和计算负担。

示例代码

复制代码
import torch

# 创建一个需要梯度的张量
x = torch.tensor([2.0, 3.0], requires_grad=True)
y = x * 3

# 使用 detach
z = y.detach()
print("z requires_grad:", z.requires_grad)  # False

# 对 y 求和并反向传播
y.sum().backward()
print("x.grad:", x.grad)  # 有梯度,因为 y 参与了计算图

在上面的例子中:

  • zy.detach() 的结果,不会参与任何梯度计算,因此 z.requires_gradFalse
  • y 的操作没有被 detach(),因此反向传播时,x 会获得梯度。

常见应用场景

  1. 中间结果不需要梯度 :在模型的某些中间步骤,可能需要一个张量的值但不需要计算梯度,此时可以使用 detach() 来避免这些张量对梯度的影响。

  2. 防止梯度回传 :当模型需要在训练中对同一张量重复使用多次而不希望多次回传梯度时,可以使用 detach() 防止累积梯度。

  3. 辅助张量 :在生成新的不计算梯度的张量,比如计算位置编码时,detach() 可以保证生成的张量在设备迁移时不受影响。

detach()register_buffer 的一种替代方法,适合在希望张量在设备迁移时不自动转移的情况下使用。

相关推荐
一 铭1 小时前
AI领域新趋势:从提示(Prompt)工程到上下文(Context)工程
人工智能·语言模型·大模型·llm·prompt
云泽野3 小时前
【Java|集合类】list遍历的6种方式
java·python·list
麻雀无能为力4 小时前
CAU数据挖掘实验 表分析数据插件
人工智能·数据挖掘·中国农业大学
时序之心4 小时前
时空数据挖掘五大革新方向详解篇!
人工智能·数据挖掘·论文·时间序列
IMPYLH5 小时前
Python 的内置函数 reversed
笔记·python
.30-06Springfield5 小时前
人工智能概念之七:集成学习思想(Bagging、Boosting、Stacking)
人工智能·算法·机器学习·集成学习
说私域6 小时前
基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的超级文化符号构建路径研究
人工智能·小程序·开源
永洪科技6 小时前
永洪科技荣获商业智能品牌影响力奖,全力打造”AI+决策”引擎
大数据·人工智能·科技·数据分析·数据可视化·bi
shangyingying_16 小时前
关于小波降噪、小波增强、小波去雾的原理区分
人工智能·深度学习·计算机视觉
小赖同学啊7 小时前
物联网数据安全区块链服务
开发语言·python·区块链