PyTorch中tensor.detach()和tensor.data的區別有哪些

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PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的區別

以 a.data, a.detach() 為例：
兩種方法均會返回和a相同的tensor，且與原tensor a 共享數據，一方改變，則另一方也改變。

所起的作用均是將變量tensor從原有的計算圖中分離出來，分離所得tensor的requires_grad = False。

不同點：

data是一個屬性，.detach()是一個方法；data是不安全的，.detach()是安全的；

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

>>> out                   #  out的數值被c.zero_()修改
tensor([ 0., 0., 0.])

>>> out.sum().backward()  #  反向傳播
>>> a.grad                #  這個結果很嚴重的錯誤，因為out已經改變了
tensor([ 0., 0., 0.])

為什么.data是不安全的？

這是因為，當我們修改分離后的tensor，從而導致原tensora發生改變。PyTorch的自動求導Autograd是無法捕捉到這種變化的，會依然按照求導規則進行求導，導致計算出錯誤的導數值。

其風險性在于，如果我在某一處修改了某一個變量，求導的時候也無法得知這一修改，可能會在不知情的情況下計算出錯誤的導數值。

>>> 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()  #  需要原來out得值，但是已經被c.zero_()覆蓋了，結果報錯
RuntimeError: one of the variables needed for gradient
computation has been modified by an

那么.detach()為什么是安全的？

使用.detach()的好處在于，若是出現上述情況，Autograd可以檢測出某一處變量已經發生了改變，進而以如下形式報錯，從而避免了錯誤的求導。

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).

從以上可以看出，是在前向傳播的過程中使用就地操作(In-place operation)導致了這一問題，那么就地操作是什么呢？

補充：pytorch中的detach()函數的作用

detach()

官方文檔中，對這個方法是這么介紹的。

• 返回一個新的從當前圖中分離的 Variable。

• 返回的 Variable 永遠不會需要梯度 如果 被 detach

• 的Variable volatile=True， 那么 detach 出來的 volatile 也為 True

• 還有一個注意事項，即：返回的 Variable 和 被 detach 的Variable 指向同一個 tensor

import torch
from torch.nn import init
from torch.autograd import Variable
t1 = torch.FloatTensor([1., 2.])
v1 = Variable(t1)
t2 = torch.FloatTensor([2., 3.])
v2 = Variable(t2)
v3 = v1 + v2
v3_detached = v3.detach()
v3_detached.data.add_(t1) # 修改了 v3_detached Variable中 tensor 的值
print(v3, v3_detached)    # v3 中tensor 的值也會改變

能用來干啥

可以對部分網絡求梯度。

如果我們有兩個網絡 , 兩個關系是這樣的 現在我們想用 來為B網絡的參數來求梯度，但是又不想求A網絡參數的梯度。我們可以這樣：

# y=A(x), z=B(y) 求B中參數的梯度，不求A中參數的梯度
y = A(x)
z = B(y.detach())
z.backward()

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