文章转载于：https://blog.csdn.net/guofei_fly/article/details/104486708 pytorch提供了clone、detach、copy_和new_tensor等多种张量的复制操作，尤其前两者在深度学习的网络架构中经常被使用，本文旨在对比这些操作 ...

pytorch 的 Variable 对象中有两个方法，detach和 detach_ : detach 官方文档中，对这个方法是这么介绍的。 返回一个新的从当前图中分离的 Variable。 返回的 Variable 永远不会需要梯度 如果 被 detach ...

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 ...

torch中的copy()和clone() 1、torch中的copy()和clone() y = torch.Tensor(2,2):copy(x) ---1 修改y并不改变原来的x y = x:clone()1 修改y也不改变x y = x1 修改y这个时候就开始改变x了 注意，官网 ...

参考链接： 1. Pytorch中 detach() item() cpu() numpy()理解： https://blog.csdn.net/weixin_43289424/article/details/105803097 2. pytorch 中tensor在CPU和GPU之间转换 ...

问题 在写Rust代码的时候，在遇到函数、闭包甚至是循环等作用域的切换时，不知道当前要操作的对象是被borrow或者move，所以经常会报一些错误，想借用一些示例来测试切换作用域时Rust会做一些什么操作，也由此延伸出了Copy与Clone的操作差异 测试场景 使用多线程、闭包来模拟 ...

用于截断反向传播 detach()源码： 它的返回结果与调用者共享一个data tensor，且会将grad_fn设为None,这样就不知道该Tensor是由什么操作建立的，截断反向传播 这个时候再一个tensor使用In_place操作会导致另一个的data tensor ...

　　我最近在学使用Pytorch写GAN代码，发现有些代码在训练部分细节有略微不同，其中有的人用到了detach()函数截断梯度流，有的人没用detch()，取而代之的是在损失函数在反向传播过程中将backward(retain_graph=True)，本文通过两个 gan 的代码，介绍它们的作用 ...