這個警告信息是提示在構(gòu)造新的張量時，推薦使用?sourceTensor.clone().detach()?或?sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True)，而不是使用?torch.tensor(sourceTensor)?的方式。
警告信息提到了這個建議，是因為在 PyTorch 中，torch.tensor()?函數(shù)都會創(chuàng)建新的張量，并且不與原先的張量共享內(nèi)存，即使輸入的是一個已有的 PyTorch 張量。如果原先的張量是一個反向傳播計算圖的一部分，使用?torch.tensor()?函數(shù)會破壞計算圖中張量的歷史信息，使原來的張量和新創(chuàng)建的張量不再共享梯度和計算歷史。因此，如果想要創(chuàng)建一個新的張量，最好使用?tensor.clone().detach()?或者?tensor.detach().clone()，這樣可以安全地復(fù)制一個共享計算歷史的張量。
具體來說，如果想要從?a?中創(chuàng)建一個新的張量?b，并以這個新張量作為當(dāng)前計算圖的一部分，應(yīng)該使用如下方式：
b = a.clone().detach() # 或者 b = a.detach().clone()
代替文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-604997.html
b = torch.tensor(a)這樣生成的張量?b?具有相同的形狀和值，但是它不再共享梯度和計算歷史，可以安全地用于其他操作。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-604997.html
到了這里，關(guān)于警告UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
