文章目录

    • pytorch的两个函数：.detach()、.detach_()的作用和区别
      • 一、torch.detach()
      • 二、tensor.detach_()
    • 补充：requires_grad、grad_fn、grad的含义和作用
      • 参考

pytorch的两个函数：.detach()、.detach_()的作用和区别

当我们在训练神经网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分参数进行调整；或者只训练部分分支网络，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、torch.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。

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。

import torcha = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)print(a.grad)out = a.sigmoid()out.sum().backward()print(a.grad)"""Nonetensor([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 torcha = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)print(a.grad)out = a.sigmoid()print(out)# 添加detach()，c的requires_grad为Falsec = out.detach()print(c)# 这个时候没有对c进行更改，所以并不会影响backward()out.sum().backward()print(a.grad)

c、out之间的区别是c是没有梯度的，out是有梯度的

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

import torcha = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)print(a.grad)out = a.sigmoid()print(out)# 添加detach()，c的requires_grad为Falsec = out.detach()print(c)# 使用新生成的Variable进行反向传播c.sum().backward()print(a.grad)"""NoneRuntimeError: 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 torcha = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)print(a.grad)out = a.sigmoid()print(out)# 添加detach()，c的requires_grad为Falsec = out.detach()print(c)# 使用inplace函数对其进行修改c.zero_()print(c)print(out)# 这个时候没有对c进行更改，所以并不会影响backward()out.sum().backward()print(a.grad)"""Nonetensor([0.7311, 0.8808, 0.9526], grad_fn=)tensor([0.7311, 0.8808, 0.9526])tensor([0., 0., 0.])tensor([0., 0., 0.], grad_fn=)RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation"""

二、tensor.detach_()

import torcha = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)b = a + 2print(b)c = b * b * 3print(c)out = c.mean()print(out)out.backward()print(a.grad)"""tensor([3., 4., 5.], grad_fn=)tensor([27., 48., 75.], grad_fn=)tensor(50., grad_fn=)tensor([ 6.,8., 10.])"""
import torcha = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)b = a + 2print(b)b=b.detach_()print(b)c = b * b * 3print(c)out = c.mean()print(out)out.backward()print(c.grad)"""tensor([3., 4., 5.], grad_fn=)tensor([3., 4., 5.])tensor([27., 48., 75.])tensor(50.)RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn"""

torch.detach_()将一个tensor从创建它的图中分离，并把它设置成叶子tensor

其实就相当于变量之间的关系本来是x -> m -> y，这里的叶子tensor是x，但是这时候对m进行了m.detach_()操作，其实就是进行了两个操作：

  • 将m的grad_fn的值设置为None，这样m就不会再与前一个节点x观点，这里的关系就会变成x, m -> y，此时的m就变成了叶子结点

  • 然后会将m的requires_grad设置为False，这样对y进行backward()时就不会求m的梯度

总结：其实detach()和detach_()很像，两个的区别就是detach_()是对本身的更改，detach()则是生成了一个新的tensor

比如x -> m -> y中如果对m进行detach()，后面如果反悔想还是对原来的计算图进行操作还是可以的

但是如果是进行了detach_()，那么原来的计算图也发生了变化，就不能反悔了

补充：requires_grad、grad_fn、grad的含义和作用

requires_grad：如果需要为张量计算梯度，则为True，否则为False。我们使用pytorch创建tensor时，可以指定requires_grad为True（默认为False）

grad_fn：grad_fn用来记录变量是怎么来的，方便计算梯度

grad：当执行完backward()之后，通过x.grad查看x的梯度

创建一个tensor并设置requires_grad=True，requires_grad=True说明该变量需要计算梯度

import torchx = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)print(x)print(x.grad_fn)"""tensor([[1., 1.],[1., 1.]], requires_grad=True)None"""y = x + 2print(y)print(y.grad_fn)"""tensor([[3., 3.],[3., 3.]], grad_fn=)"""

由于x是直接创建的，所以它没有grad_fn，而y是通过一个加法操作创建的，所以y有grad_fn

像x这种直接创建的称为叶子节点，叶子节点对应的grad_fn是None

z = y * y * 3out = z.mean()print(out)"""tensor(27., grad_fn=)"""out.backward()print(x.grad)"""tensor([[4.5000, 4.5000],[4.5000, 4.5000]])"""

grad在反向传播过程中是累加的（accumulated），这意味着每一次运行反向传播，梯度都会累加之前的梯度，所以一般在反向传播之前把梯度清零

参考

1、pytorch的两个函数 .detach() .detach_() 的作用和区别

2、requires_grad，grad_fn，grad的含义及使用