.detach() 是 PyTorch 中用于从计算图中分离张量的方法。当我们在PyTorch中进行张量运算时，操作会构建一个计算图来跟踪计算历史，这个计算图用于自动求导和反向传播来计算梯度。
使用.detach()方法可以将一个张量从当前的计算图中分离出来，使其变成一个不再需要梯度追踪的普通张量，即使它是由需要梯度的操作创建的。这样做有时可以避免梯度传播，也可以用于获取不需要梯度的张量副本。
例如，在神经网络训练中，如果只是需要使用某个张量的值而不需要对其进行梯度计算，可以使用.detach()方法分离该张量，然后将其转换为NumPy数组或进行其他操作，而不会影响梯度传播。
示例代码如下：
import torch
# 创建一个需要梯度追踪的张量
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
# 进行一些计算
y = x ** 2
z = y * 3
# 分离张量z，得到一个不再需要梯度的普通张量
detached_z = z.detach()
# 对变量z进行反向传播
z.backward()
print(x.grad) # 输出梯度，因为z有梯度追踪，所以x的梯度为 12.0
# 但是detached_z已经被分离，不再需要梯度
print(detached_z.grad) # 此行代码会输出None，因为detached_z不再具有梯度追踪
输出为：
