PyTorch中clone()、detach()及相关扩展详解
clone()与detach()对比
Torch为了提高速度，向量或是矩阵的赋值是指向同一内存的，这不同于Matlab。如果需要保存旧的tensor即需要开辟新的存储地址而不是引用，可以用clone()进行深拷贝，
首先我们来打印出来clone()操作后的数据类型定义变化：
(1).简单打印类型
importtorch a=torch.tensor(1.0,requires_grad=True) b=a.clone() c=a.detach() a.data*=3 b+=1 print(a)#tensor(3.,requires_grad=True) print(b) print(c) ''' 输出结果： tensor(3.,requires_grad=True) tensor(2.,grad_fn=) tensor(3.)#detach()后的值随着a的变化出现变化 '''
grad_fn=
detach()操作后的tensor与原始tensor共享数据内存，当原始tensor在计算图中数值发生反向传播等更新之后，detach()的tensor值也发生了改变。
注意：在pytorch中我们不要直接使用id是否相等来判断tensor是否共享内存，这只是充分条件，因为也许底层共享数据内存，但是仍然是新的tensor，比如detach()，如果我们直接打印id会出现以下情况。
importtorchast a=t.tensor([1.0,2.0],requires_grad=True) b=a.detach() #c[:]=a.detach() print(id(a)) print(id(b)) #140568935450520 140570337203616
显然直接打印出来的id不等，我们可以通过简单的赋值后观察数据变化进行判断。
(2).clone()的梯度回传
detach()函数可以返回一个完全相同的tensor,与旧的tensor共享内存，脱离计算图，不会牵扯梯度计算。
而clone充当中间变量，会将梯度传给源张量进行叠加，但是本身不保存其grad，即值为None
importtorch a=torch.tensor(1.0,requires_grad=True) a_=a.clone() y=a**2 z=a**2+a_*3 y.backward() print(a.grad)#2 z.backward() print(a_.grad)#None.中间variable，无grad print(a.grad) ''' 输出： tensor(2.) None tensor(7.)#2*2+3=7 '''
使用torch.clone()获得的新tensor和原来的数据不再共享内存，但仍保留在计算图中，clone操作在不共享数据内存的同时支持梯度梯度传递与叠加，所以常用在神经网络中某个单元需要重复使用的场景下。
通常如果原tensor的requires_grad=True，则：
- clone()操作后的tensorrequires_grad=True
- detach()操作后的tensorrequires_grad=False。
importtorch torch.manual_seed(0) x=torch.tensor([1.,2.],requires_grad=True) clone_x=x.clone() detach_x=x.detach() clone_detach_x=x.clone().detach() f=torch.nn.Linear(2,1) y=f(x) y.backward() print(x.grad) print(clone_x.requires_grad) print(clone_x.grad) print(detach_x.requires_grad) print(clone_detach_x.requires_grad) ''' 输出结果如下： tensor([-0.0053,0.3793]) True None False False '''
另一个比较特殊的是当源张量的require_grad=False，clone后的张量require_grad=True，此时不存在张量回传现象，可以得到clone后的张量求导。
如下：
importtorch a=torch.tensor(1.0) a_=a.clone() a_.requires_grad_()#require_grad=True y=a_**2 y.backward() print(a.grad)#None print(a_.grad) ''' 输出： None tensor(2.) '''
了解了两者的区别后我们常与其他函数进行搭配使用，实现数据拷贝后的其他需要。
比如我们经常使用view()函数对tensor进行reshape操作。返回的新Tensor与源Tensor可能有不同的size，但是是共享data的，即其中的一个发生变化，另外一个也会跟着改变。
需要注意的是view返回的Tensor与源Tensor是共享data的，但是依然是一个新的Tensor（因为Tensor除了包含data外还有一些其他属性），两者id（内存地址）并不一致。
x=torch.rand(2,2) y=x.view(4) x+=1 print(x) print(y)#也加了1
view()仅仅是改变了对这个张量的观察角度，内部数据并未改变。这时候想返回一个真正新的副本（即不共享data内存）该怎么办呢？Pytorch还提供了一个reshape()可以改变形状，但是此函数并不能保证返回的是其拷贝，所以不推荐使用。推荐先用clone创造一个副本然后再使用view。参考此处
x=torch.rand(2,2) x_cp=x.clone().view(4) x+=1 print(id(x)) print(id(x_cp)) print(x) print(x_cp) ''' 140568935036464 140568935035816 tensor([[0.4963,0.7682], [0.1320,0.3074]]) tensor([[1.4963,1.7682,1.1320,1.3074]]) '''
另外使用clone()会被记录在计算图中，即梯度回传到副本时也会传到源Tensor。在上一篇中有总结。
总结：
- torch.detach()—新的tensor会脱离计算图，不会牵扯梯度计算
- torch.clone()—新的tensor充当中间变量，会保留在计算图中，参与梯度计算（回传叠加），但是一般不会保留自身梯度。
原地操作(in-place,suchasresize_/resize_as_/set_/transpose_)在上面两者中执行都会引发错误或者警告。 - 共享数据内存是底层设计，并不能简单的通过直接打印tensor的id地址进行判断，需要在进行赋值或运算操作后打印比较数据的变化进行判断。
- 复制操作可以根据实际需要进行结合使用。
引用官方文档的话：如果你使用了in-placeoperation而没有报错的话，那么你可以确定你的梯度计算是正确的。另外尽量避免in-place的使用。
像y=x+y这样的运算会新开内存，然后将y指向新内存。我们可以使用Python自带的id函数进行验证：如果两个实例的ID相同，则它们所对应的内存地址相同。
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