pytorch中copy() clone() detach()
Torch 为了提高速度，向量或是矩阵的赋值是指向同一内存的 如果需要开辟新的存储地址而不是引用，可以用clone()进行深拷贝 区别 clone() 解释说明: 返回一个原张量的副本,同时不破坏计算图,它能够维持反向传播计算梯度, 并且两个张量不共享内存.一个张量上值的改变不影响另一个张量 ...
原文：torch中clone()与detach()操作
一 函数解释 clone 返回一个新的tensor，这个tensor与原始tensor的数据不共享一个内存 也就是说， 两者不是同一个数据，修改一个另一个不会变 。 requires grad属性与原始tensor相同，若requires grad True，计算梯度，但不会保留梯度，梯度会与原始tensor的梯度相加。 detach 返回一个新的tensor，这个tensor与原始tensor的 ...
2021-05-01 00:20 0 1186 推荐指数：
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