No, al utilizar la función torch.clone() de PyTorch, el tensor resultante es una copia superficial del tensor original, es decir, se copian los valores y la estructura del tensor, pero no se copian los gradientes. Esto significa que si bien el tensor clonado tendrá los mismos valores que el tensor original, los gradientes no se propagarán hacia atrás a través del tensor clonado.

Si se desea clonar un tensor y mantener los gradientes, se debe utilizar la función tensor.clone().detach() en lugar de torch.clone(). La función detach() crea una nueva Variable que no tiene un historial de gradiente, lo que significa que los gradientes no se propagarán hacia atrás a través de ella. Sin embargo, el nuevo tensor seguirá siendo parte del mismo gráfico computacional que el tensor original, lo que significa que los gradientes del tensor original aún se pueden propagar hacia atrás a través de los tensores clonados utilizando la función backward().
ไม่ เมื่อใช้ฟังก์ชัน torch.clone() ของ PyTorch ผลลัพธ์เทนเซอร์จะเป็นสำเนาแบบตื้นของเทนเซอร์ดั้งเดิม กล่าวคือ ค่าและโครงสร้างของเทนเซอร์จะถูกคัดลอก แต่การไล่ระดับสีจะไม่ถูกคัดลอก ซึ่งหมายความว่าแม้ว่าเทนเซอร์ที่โคลนจะมีค่าเหมือนกับเทนเซอร์ดั้งเดิม แต่การไล่ระดับสีจะไม่แพร่กระจายกลับผ่านเทนเซอร์ที่โคลน หากคุณต้องการโคลนเทนเซอร์และคงการไล่ระดับสีไว้ คุณควรใช้ฟังก์ชัน tensor.clone().detach() แทน torch.clone() ฟังก์ชัน detach() จะสร้างตัวแปรใหม่ที่ไม่มีประวัติการไล่ระดับสี ซึ่งหมายความว่าการไล่ระดับสีจะไม่แพร่กระจายกลับผ่านตัวแปรนั้น อย่างไรก็ตาม เทนเซอร์ใหม่จะยังคงเป็นส่วนหนึ่งของกราฟการคำนวณเดียวกันกับเทนเซอร์ดั้งเดิม ซึ่งหมายความว่าการไล่ระดับสีของเทนเซอร์ดั้งเดิมยังคงสามารถแพร่กระจายไปข้างหลังผ่านเทนเซอร์ที่โคลนไว้ได้โดยใช้ฟังก์ชัน backback()
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence