PyTorch中x.detach().requires_grad_(True)与x.cpu()的区别及是否为同一操作

这两个操作完全不是一回事，作用维度天差地别：

1. x.detach().requires_grad_(True)：控制梯度追踪与计算图 #

• x.detach()会生成一个和原张量共享数据，但彻底脱离原计算图的新张量——原张量后续的梯度计算不会牵连到它；
• 再调用.requires_grad_(True)，是给这个“脱钩”的张量重新开启梯度追踪，后续对它的运算会生成新的独立计算图。
• 典型场景：比如在GAN训练中，需要固定生成器参数，单独对判别器的中间结果计算梯度时，就会用这套操作。

2. x.cpu()：改变张量的存储设备 #

• 这个操作只负责把张量从当前设备（比如GPU）转移到CPU内存上，返回的新张量数据和原张量一致，但存储位置变了；
• 它和梯度、计算图完全无关，只是硬件层面的迁移，常用在模型跑完推理后，把结果转到CPU上做后续的数据分析或格式转换（比如转成numpy数组）。

总结 #

二者不属于同一操作，一个是控制张量的梯度追踪状态与计算图关联，另一个是改变张量的硬件存储位置，甚至可以组合使用（比如x.detach().requires_grad_(True).cpu()）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John1data