请教--关于detach

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Start with the provided code and the linked Zhihu example, reproducing both the tanh and sin cases with PyTorch 2.3.0+cu121. Trace how detach, the in-place zero_ call, and backward behave in each case. Done means documenting the reason for the different outcomes; the issue names no project file or test location.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

书写得很全面细致，关于detach，请教：网上很多地方都没有讲清楚detach，特别是将其值改变了之会怎么样，例如：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/505445223 中的第一段代码，但是如果将其中“a = a0.tanh()”改为“a = a0.sin()”，如下，就可以正常运行了--没有报错，why？我的版本是2.3.0+cu121

import torch
a0 = torch.tensor([1.1, 2.2, 3.3], requires_grad = True)
a = a0.sin()
print('a=',a)
print('a.requires_grad=',a.requires_grad)
a_detach = a.detach()
print('a_detach=',a_detach)
print('a_detach.requires_grad=', a_detach.requires_grad)

a_detach.zero_()
print('a_detach=',a_detach)
print('a=',a)
print('a.requires_grad=',a.requires_grad) # 此时对原来的a求导
a.sum().backward()
print(a0.grad)

PixPin_2024-06-23_14-22-40

Lingua principale
Python
Stelle
8k
Fork
1.7k
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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