如何理解在 PyTorch 中创建叶张量？

Question

b = torch.rand(10, requires_grad=True).cuda()
b.is_leaf
False
# b was created by the operation that cast a cpu Tensor into a cuda Tensor

e = torch.rand(10).cuda().requires_grad_()
e.is_leaf
True
# e requires gradients and has no operations creating it

f = torch.rand(10, requires_grad=True, device="cuda")
f.is_leaf
True
# f requires grad, has no operation creating it

但是，为什么 e 和 f 叶张量也是从 CPU 张量转换为 Cuda 张量（操作）？

是不是因为Tensore在就地运算requires_grad_()之前被转入Cuda？

并且因为 f 是通过赋值 device="cuda" 而不是方法 .cuda() 转换的？

Answer 1

当一个张量第一次被创建时，它成为一个叶节点。

基本上，神经网络的所有输入和权重都是计算图的叶节点。

当对张量进行任何操作时，它不再是叶节点

b = torch.rand(10, requires_grad=True) # create a leaf node
b.is_leaf # True
b = b.cuda() # perform a casting operation
b.is_leaf # False

requires_grad_() 与 cuda() 或其他运算方式不同。
它创建了一个新的张量，因为需要梯度（可训练权重）的张量不能依赖于任何其他东西。

e = torch.rand(10) # create a leaf node
e.is_leaf # True
e = e.cuda() # perform a casting operation
e.is_leaf # False
e = e.requires_grad_() # this creates a NEW tensor
e.is_leaf # True

此外，detach()操作创建了一个不需要梯度的新张量：

b = torch.rand(10, requires_grad=True)
b.is_leaf # True
b = b.detach()
b.is_leaf # True

在最后一个例子中，我们创建了一个已经在 cuda 设备上的新张量。
我们不需要任何操作来投射它。

f = torch.rand(10, requires_grad=True, device="cuda") # create a leaf node on cuda

如何理解在 PyTorch 中创建叶张量？

How to understand creating leaf tensors in PyTorch?

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