在生成对抗网络（GAN）中，生成器（G）和判别器（D）通常是两个独立的神经网络，它们之间会有梯度传播的互动。下面是一个简单的GAN的PyTorch实现，用于生成一维数据，以展示何时应该使用detach()。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 生成器
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 50),
nn.ReLU(),
nn.Linear(50, 1)
)
def forward(self, x):
return self.model(x)
# 判别器
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(1, 50),
nn.ReLU(),
nn.Linear(50, 1),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
return self.model(x)
# 实例化生成器和判别器
G = Generator()
D = Discriminator()
# 定义优化器和损失函数
optimizer_G = optim.Adam(G.parameters(), lr=0.001)
optimizer_D = optim.Adam(D.parameters(), lr=0.001)
loss_func = nn.BCELoss()
# 训练循环
for epoch in range(1000):
# 训练判别器
D.zero_grad()
real_data = torch.randn(100, 1) # 真实数据
real_labels = torch.ones(100, 1) # 真实标签
fake_data = G(torch.randn(100, 10)).detach() # 使用detach(), 因为我们不想在这一步更新生成器
fake_labels = torch.zeros(100, 1) # 假的标签
real_loss = loss_func(D(real_data), real_labels)
# real_loss = loss_func(D(real_data.detach), real_labels)
fake_loss = loss_func(D(fake_data), fake_labels)
d_loss = real_loss + fake_loss
d_loss.backward()
optimizer_D.step()
# 训练生成器
G.zero_grad()
noise_data = torch.randn(100, 10) # 噪声数据
fake_data = G(noise_data) # 没有使用detach(), 因为我们想在这一步更新生成器
g_loss = loss_func(D(fake_data), torch.ones(100, 1))
g_loss.backward()
optimizer_G.step()
在这个例子中：
- 当训练判别器（D）时，我们使用了
detach()来中断梯度传播到生成器（G）。这是因为在这一步中，我们仅关心优化判别器，而不希望更新生成器的参数。 - 当训练生成器（G）时，我们没有使用
detach()，因为我们需要通过反向传播的梯度来更新生成器的参数。
注意：在训练判别器时，不使用real_loss = loss_func(D(real_data.detach), real_labels), 也就是这里不需要对real_data进行detach操作。
而且即使对real_data进行.detach()操作实际上应该不会有明显影响，原因在于real_data并不是通过模型参数生成的，也不是一个需要优化的变量。.detach()方法主要用于将一个张量从当前计算图中分离出来，阻止反向传播过程中对其计算梯度。但在本例中，real_data本身就没有与需要优化的模型参数有直接关系，也不是由其他需要优化的变量通过一些运算得到的。
注意: 在训练判别器时，使用fake_data = G(torch.randn(100, 10)).detach(), 注意是因为这个fake_data是由生成器G生成的, 为了保证分开训练判别器和生成器，即在训练判别器的时候，不对生成器的参数进行更新，这里就要把G生成的数据进行detach操作
在训练生成器时， 也用到了判别器，用判别器去判别生成器生成的内容，希望判别器能把G生成的内容当做真的，这样就说明G的生成的内容可以以假乱真
fake_data = G(noise_data) # 没有使用detach(), 因为我们想在这一步更新生成器
g_loss = loss_func(D(fake_data), torch.ones(100, 1))
g_loss.backward()
optimizer_G.step()
上面没有对传进D的fake_data进行detach，是因为下面的代码只有g_loss_backward()，也就是只对G进行参数更新，当然这里也不能对fake_data进行detach，如果detach了，就无法更新G的参数了
