文章作者：Tyan
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0. 测试环境
Python 3.6.9, Pytorch 1.5.0
1. 基本概念
Tensor是一个多维矩阵，其中包含所有的元素为同一数据类型。默认数据类型为torch.float32。
- 示例一
>>> a = torch.tensor([1.0])
>>> a.data
tensor([1.])
>>> a.grad
>>> a.requires_grad
False
>>> a.dtype
torch.float32
>>> a.item()
1.0
>>> type(a.item())
<class 'float'>
Tensor中只有一个数字时，使用torch.Tensor.item()可以得到一个Python数字。requires_grad为True时，表示需要计算Tensor的梯度。requires_grad=False可以用来冻结部分网络，只更新另一部分网络的参数。
- 示例二
>>> a = torch.tensor([1.0, 2.0])
>>> b = a.data
>>> id(b)
139808984381768
>>> id(a)
139811772112328
>>> b.grad
>>> a.grad
>>> b[0] = 5.0
>>> b
tensor([5., 2.])
>>> a
tensor([5., 2.])
a.data返回的是一个新的Tensor对象b，a, b的id不同，说明二者不是同一个Tensor，但b与a共享数据的存储空间，即二者的数据部分指向同一块内存，因此修改b的元素时，a的元素也对应修改。
2. requires_grad_()与detach()
>>> a = torch.tensor([1.0, 2.0])
>>> a.data
tensor([1., 2.])
>>> a.grad
>>> a.requires_grad
False
>>> a.requires_grad_()
tensor([1., 2.], requires_grad=True)
>>> c = a.pow(2).sum()
>>> c.backward()
>>> a.grad
tensor([2., 4.])
>>> b = a.detach()
>>> b.grad
>>> b.requires_grad
False
>>> b
tensor([1., 2.])
>>> b[0] = 6
>>> b
tensor([6., 2.])
>>> a
tensor([6., 2.], requires_grad=True)
requires_grad_()
requires_grad_()函数会改变Tensor的requires_grad属性并返回Tensor，修改requires_grad的操作是原位操作(in place)。其默认参数为requires_grad=True。requires_grad=True时，自动求导会记录对Tensor的操作，requires_grad_()的主要用途是告诉自动求导开始记录对Tensor的操作。
detach()
detach()函数会返回一个新的Tensor对象b，并且新Tensor是与当前的计算图分离的，其requires_grad属性为False，反向传播时不会计算其梯度。b与a共享数据的存储空间，二者指向同一块内存。
注：共享内存空间只是共享的数据部分，a.grad与b.grad是不同的。
3. torch.no_grad()
torch.no_grad()是一个上下文管理器，用来禁止梯度的计算，通常用来网络推断中，它可以减少计算内存的使用量。
>>> a = torch.tensor([1.0, 2.0], requires_grad=True)
>>> with torch.no_grad():
... b = n.pow(2).sum()
...
>>> b
tensor(5.)
>>> b.requires_grad
False
>>> c = a.pow(2).sum()
>>> c.requires_grad
True
上面的例子中，当a的requires_grad=True时，不使用torch.no_grad()，c.requires_grad为True，使用torch.no_grad()时，b.requires_grad为False，当不需要进行反向传播时（推断）或不需要计算梯度（网络输入）时，requires_grad=True会占用更多的计算资源及存储资源。
4. 总结
requires_grad_()会修改Tensor的requires_grad属性。
detach()会返回一个与计算图分离的新Tensor，新Tensor不会在反向传播中计算梯度，会在特定场合使用。
torch.no_grad()更节省计算资源和存储资源，其作用域范围内的操作不会构建计算图，常用在网络推断中。
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