1 .使用方法torch.tensor.detach()：根据计算图进行分类，返回新的hpdfj。 然后，这个新的hpdfj的requires_grad属性为False。
注意：detach ()对于隔离计算图中的hpdfjold_tensor，将生成新的hpdfjnew_tensor。 如果不对old_tensor进行赋值操作等修改，则在backward ()中计算坡度时会得到old_tensor的坡度。 如果old_tensor未更改，old_tensor也会更改，并在backward ()中获取坡度时报告错误。torch.tensor.detach_()：hpdfjtensor从计算图分离出，设定为叶子的hpdfj，分离出的hpdfj的requires_grad的属性为False。
注意：detach_ ()相当于中断变量相关性。 xyzwhx(rightarrowy ) rightarrowz ) rightarrowhxyzwh对变量z z z进行检测_ )操作zwh此时变量z z的是第二个依赖关系的叶节点，且zzzzzz的requires_grad的属性为ff