修改detach得到的numpy数组为何会改变PyTorch模型的原始权重？

这个现象是PyTorch张量和NumPy数组的内存共享机制导致的，具体逻辑如下：

• PyTorch中所有存储在CPU上的张量，调用.numpy()方法得到的NumPy数组，默认和原张量共享同一个底层内存缓冲区，对其中任意一个做原地修改，都会同步修改另一个的值。
• 逐行拆解你的代码执行逻辑：
  1. x[0][1]是你模型的conv1.weight参数，属于PyTorch的Parameter类（Tensor的子类），存储着模型的原始权重。
  2. .detach()方法仅将张量从计算图中剥离，取消梯度追踪关联，不会拷贝底层数据，返回的张量仍然和原始参数共享内存。
  3. .cpu()方法如果原始张量在GPU上，会将数据拷贝到CPU生成新的CPU张量；如果原始张量本身就在CPU上，返回的张量仍然和原始参数共享内存。
  4. .numpy()将CPU张量转换为NumPy数组，这一步默认共享内存，不会生成数据副本。
  5. .squeeze()仅对数组的维度做压缩，返回的是原数组的视图，没有数据拷贝操作，最终得到的weight数组仍然和模型的原始权重共享底层内存。
• 你执行weight[0] = weight[0] * 0 + 0.1属于原地修改操作，直接修改了共享内存中的数据，因此模型的原始参数会同步发生变化。

如果需要修改NumPy数组时不影响原始模型权重，只需要在转换时显式拷贝数据即可，代码修改为：

weight = x[0][1].detach().cpu().numpy().squeeze().copy()

调用.copy()后会生成独立的NumPy数组，和原张量不再共享内存，修改时不会影响模型原始参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sarvagya Gupta