torch detach()与.data

转自：https://blog.csdn.net/DreamHome_S/article/details/85259533

1.区别

• .data 返回和 x 的相同数据 tensor, 但不会加入到x的计算历史里，且require s_grad = False,这样有些时候是不安全的, 因为 x.data 不能被 autograd 追踪求微分 。
• .detach() 返回相同数据的 tensor ,且 requires_grad=False ,但能通过 in-place 操作报告给 autograd 在进行反向传播的时候。

2.例子

.data

>>> a = torch.tensor([1,2,3.], requires_grad =True)
>>> out = a.sigmoid()
>>> c = out.data
>>> c.zero_()
tensor([ 0., 0., 0.])

>>> out                   #  out的数值被c.zero_()修改
tensor([ 0., 0., 0.])

>>> out.sum().backward()  #  反向传播
>>> a.grad                #  这个结果很严重的错误，因为out已经改变了
tensor([ 0., 0., 0.])

.detach()

>>> a = torch.tensor([1,2,3.], requires_grad =True)
>>> out = a.sigmoid()
>>> c = out.detach()
>>> c.zero_()
tensor([ 0., 0., 0.])

>>> out                   #  out的值被c.zero_()修改 !!
tensor([ 0., 0., 0.])

>>> out.sum().backward()  #  需要原来out得值，但是已经被c.zero_()覆盖了，结果报错
RuntimeError: one of the variables needed for gradient
computation has been modified by an

综上，区别是修改后再使用是否会提示报错。