detach什么意思python

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柳随风 2024-09-13 23:13:25

文章标签 detach什么意思python pytorch高级教程 pytorch detach pytorch detach_ pytorch阻止求导 文章分类 Python 后端开发

前言：当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播

一、tensor.detach()

返回一个新的tensor，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得到的这个tensor永远不需要计算其梯度，不具有grad。

即使之后重新将它的requires_grad置为true,它也不会具有梯度grad

这样我们就会继续使用这个新的tensor进行计算，后面当我们进行反向传播时，到该调用detach()的tensor就会停止，不能再继续向前进行传播

注意：

使用detach返回的tensor和原始的tensor共同一个内存，即一个修改另一个也会跟着改变。

比如正常的例子是：

import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3.], requires_grad=True)
print(a.grad)
out = a.sigmoid()

out.sum().backward()
print(a.grad)
'''返回：
None
tensor([0.1966, 0.1050, 0.0452])
'''

1.1 当使用detach()分离tensor但是没有更改这个tensor时，并不会影响backward():

import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3.], requires_grad=True)
print(a.grad)
out = a.sigmoid()
print(out)

#添加detach(),c的requires_grad为False
c = out.detach()
print(c)

#这时候没有对c进行更改，所以并不会影响backward()
out.sum().backward()
print(a.grad)

'''返回：
None
tensor([0.7311, 0.8808, 0.9526], grad_fn=<SigmoidBackward>)
tensor([0.7311, 0.8808, 0.9526])
tensor([0.1966, 0.1050, 0.0452])
'''

从上可见tensor c是由out分离得到的，但是我也没有去改变这个c，这个时候依然对原来的out求导是不会有错误的，即

c,out之间的区别是c是没有梯度的，out是有梯度的,但是需要注意的是下面两种情况是汇报错的，

1.2 当使用detach()分离tensor，然后用这个分离出来的tensor去求导数，会影响backward()，会出现错误

import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3.], requires_grad=True)
print(a.grad)
out = a.sigmoid()
print(out)

#添加detach(),c的requires_grad为False
c = out.detach()
print(c)

#使用新生成的Variable进行反向传播
c.sum().backward()
print(a.grad)

'''返回：
None
tensor([0.7311, 0.8808, 0.9526], grad_fn=<SigmoidBackward>)
tensor([0.7311, 0.8808, 0.9526])
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 13, in <module>
    c.sum().backward()
  File "/anaconda3/envs/deeplearning/lib/python3.6/site-packages/torch/tensor.py", line 102, in backward
    torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph)
  File "/anaconda3/envs/deeplearning/lib/python3.6/site-packages/torch/autograd/__init__.py", line 90, in backward
    allow_unreachable=True)  # allow_unreachable flag
RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
'''

1.3 当使用detach()分离tensor并且更改这个tensor时，即使再对原来的out求导数，会影响backward()，会出现错误

如果此时对c进行了更改，这个更改会被autograd追踪，在对out.sum()进行backward()时也会报错，因为此时的值进行backward()得到的梯度是错误的：

import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3.], requires_grad=True)
print(a.grad)
out = a.sigmoid()
print(out)

#添加detach(),c的requires_grad为False
c = out.detach()
print(c)
c.zero_() #使用in place函数对其进行修改

#会发现c的修改同时会影响out的值
print(c)
print(out)

#这时候对c进行更改，所以会影响backward()，这时候就不能进行backward()，会报错
out.sum().backward()
print(a.grad)

'''返回：
None
tensor([0.7311, 0.8808, 0.9526], grad_fn=<SigmoidBackward>)
tensor([0.7311, 0.8808, 0.9526])
tensor([0., 0., 0.])
tensor([0., 0., 0.], grad_fn=<SigmoidBackward>)
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 16, in <module>
    out.sum().backward()
  File "/anaconda3/envs/deeplearning/lib/python3.6/site-packages/torch/tensor.py", line 102, in backward
    torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph)
  File "/anaconda3/envs/deeplearning/lib/python3.6/site-packages/torch/autograd/__init__.py", line 90, in backward
    allow_unreachable=True)  # allow_unreachable flag
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified 
by an inplace operation
'''