pytorch的detach函数

时间：2025-08-16 04:00:09 科技百科

PyTorch中detach() 函数详解

在使用 PyTorch 进行深度学习模型的训练中， detach() 是一个非常重要且常用的函数。它主要用于在计算图中分离张量，从而实现高效的内存管理和防止梯度传播。本文将详细介绍 detach() 的作用、原理及其实际应用场景，并结合代码示例帮助理解。

1. 什么是 detach() ？

在 PyTorch 中，每个张量（ Tensor ）都有一个 requires_grad 属性，用于标记该张量是否需要计算梯度。当张量参与计算时，PyTorch 会动态构建计算图以跟踪计算操作，以便在反向传播中计算梯度。

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