pytorch中copy() clone() detach()
Torch 為了提高速度，向量或是矩陣的賦值是指向同一內存的 如果需要開辟新的存儲地址而不是引用，可以用clone()進行深拷貝 區別 clone() 解釋說明: 返回一個原張量的副本,同時不破壞計算圖,它能夠維持反向傳播計算梯度, 並且兩個張量不共享內存.一個張量上值的改變不影響另一個張量 ...
原文：torch中clone()與detach()操作
一 函數解釋 clone 返回一個新的tensor，這個tensor與原始tensor的數據不共享一個內存 也就是說， 兩者不是同一個數據，修改一個另一個不會變 。 requires grad屬性與原始tensor相同，若requires grad True，計算梯度，但不會保留梯度，梯度會與原始tensor的梯度相加。 detach 返回一個新的tensor，這個tensor與原始tensor的 ...
2021-05-01 00:20 0 1186 推薦指數：
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