pytorch中关于tensor的深入操作（持续更新）

tensor.clone()、tensor.detach()和tensor.data的作用和区别

参考链接列表：

• https://blog.csdn.net/qq_37692302/article/details/107459525
• https://blog.csdn.net/yagreenhand/article/details/104748886

1. tensor.clone()

   返回tensor的拷贝，返回的新tensor和原来的tensor具有同样的大小和数据类型

   • 原tensor的requires_grad=True
   • clone()返回的tensor是中间节点，梯度会流向原tensor，即返回的tensor的梯度会叠加在原tensor上

   >>> import torch
   >>> a = torch.tensor(1.0, requires_grad=True)
   >>> b = a.clone()
   >>> id(a), id(b)  # a和b不是同一个对象
   (140191154302240, 140191145593424)
   >>> a.data_ptr(), b.data_ptr()  # 也不指向同一块内存地址
   (94724518544960, 94724519185792)
   >>> a.requires_grad, b.requires_grad  # 但b的requires_grad属性和a的一样，同样是True
   (True, True)
   >>> c = a * 2
   >>> c.backward()
   >>> a.grad
   tensor(2.)
   >>> d = b * 3
   >>> d.backward()
   >>> b.grad  # b的梯度值为None，因为是中间节点，梯度值不会被保存
   >>> a.grad  # b的梯度叠加在a上
   tensor(5.)
   

   • 原tensor的requires_grad=False

   >>> import torch
   >>> a = torch.tensor(1.0)
   >>> b = a.clone()
   >>> id(a), id(b)  # a和b不是同一个对象
   (140191169099168, 140191154762208)
   >>> a.data_ptr(), b.data_ptr()  # 也不指向同一块内存地址
   (94724519502912, 94724519533952)
   >>> a.requires_grad, b.requires_grad  # 但b的requires_grad属性和a的一样，同样是False
   (False, False)
   >>> b.requires_grad_()
   >>> c = b * 2
   >>> c.backward()
   >>> b.grad
   tensor(2.)
   >>> a.grad  # None
   

2. tensor.detach()

   从计算图中脱离出来。

   返回一个新的tensor，新的tensor和原来的tensor共享数据内存，但不涉及梯度计算，即requires_grad=False。修改其中一个tensor的值，另一个也会改变，因为是共享同一块内存，但如果对其中一个tensor执行某些内置操作，则会报错，例如resize_、resize_as_、set_、transpose_。

   >>> import torch
   >>> a = torch.rand((3, 4), requires_grad=True)
   >>> b = a.detach()
   >>> id(a), id(b)  # a和b不是同一个对象了
   (140191157657504, 140191161442944)
   >>> a.data_ptr(), b.data_ptr()  # 但指向同一块内存地址
   (94724518609856, 94724518609856)
   >>> a.requires_grad, b.requires_grad  # b的requires_grad为False
   (True, False)
   >>> b[0][0] = 1
   >>> a[0][0]  # 修改b的值，a的值也会改变
   tensor(1., grad_fn=<SelectBackward>)
   >>> b.resize_((4, 3))  # 报错
   RuntimeError: set_sizes_contiguous is not allowed on a Tensor created from .data or .detach().
   

3. tensor.clone().detach() 和 tensor.detach().clone()

   两者的结果是一样的，即返回的tensor和原tensor在梯度上或者数据上没有任何关系，一般用前者。

4. tensor.data和tensor.detach()

   • 返回的tensor的相同点
     • 都和tensor共享同一块数据
     • 都和tensor的计算历史无关
     • requires_grad=False
   • 返回的tensor的不同点
     • y=x.data在某些情况下不安全，建议两者都可以使用的场景下使用tensor.detach()（tensor.data不能被autograd追踪求微分；tensor.detach()在反向传播时，能通in-place操作报告给autograd）

5. tensor.detach用法

   如果我们有两个网络 A,B , 两个关系是这样的 y=A(x),z=B(y) 现在我们想用 z.backward() 来为 B 网络的参数来求梯度，但是又不想求 A 网络参数的梯度。
   #y=A(x), z=B(y) 求B中参数的梯度，不求A中参数的梯度
   #第一种方法
   y = A(x)
   z = B(y.detach())
   z.backward()

待更新