pytorch中有时需要复制一下张量（tensor），如果实在迭代过程中就会涉及到梯度的问题。
我了解的常用的tensor复制方式有两种 .detach（）和.clone（）
1、.detach（）方法，比如已有tensor a ，b=a.detach（），则相当于给a起了个别名b，两个在内存中实际是一个东西，但是在计算梯度时，梯度从后面传到b不会再往前传了，到这就截止了。当只需要tensor数值，不需要往前的梯度或者故意将梯度在这儿截断时可以用这个方法。
2、.clone（）方法，与上面正相反，如果c=a.clone（），那么c跟a在内存中是两个tensor，改变其中一个不会对另一个的数值造成影响，但是c拥有与a相同的梯度回传路线，保留了继续回传梯度的功能，但不再共享存储。
3、 开始都对tensor这一数据类型比较熟悉，看博客有时会看到variable，形象地理解为这是另一种数据格式，tensor属于variable的一部分，tensor只包含数值，除了tensor，variable还有梯度值，梯度是否可计算等等属性（维度更广了），在迭代过程中从variable变量中取出tensor的操作时不可逆的，因为已经丢失了有关梯度的一切信息。
4、另外这是一个关于backword（）函数简单实例，内容清晰易懂，把回溯过程说的很清楚