在使用Pytorch时，我一直在努力理解.clone()、.detach()和copy.deepcopy之间的区别，特别是在使用PytorchTensor时。
我试着写我所有的问题，他们的差异和使用情况，并很快被淹没，并意识到也许有4个主要属性的PytorchTensor将澄清更好地使用，通过每一个小问题。4个主要属性，我意识到一个需要跟踪是：
1.如果具有指向Tensor新指针/引用
1.如果具有新Tensor对象示例（且因此很可能该新示例具有其自己的元数据，如require_grads、shape、is_leaf等）。
1.如果它已经为Tensor数据分配了新的存储器（即如果这个新Tensor是不同Tensor的视图）
1.它是否跟踪操作历史记录（或者即使它跟踪的是全新的操作历史记录，或者在深层拷贝的情况下跟踪的是相同的旧操作历史记录）
根据从Pytorch论坛和文档中挖掘出来的内容，这是我目前在Tensor上使用时对每种方法的区别：

克隆

对于克隆：

x_cloned = x.clone()

我相信这是它如何根据主要的4个属性表现出来的：
1.克隆的x_cloned有它自己的python引用/指向新对象的指针
1.它已经创建了自己的新Tensor对象示例（带有单独的元数据）
1.它已经为x_new分配了一个新的内存，其数据与x相同
1.它正在跟踪原始操作历史记录，此外还将此clone操作作为.grad_fn=<CloneBackward>包括在内
据我所知，其主要用途似乎是创建事物的副本，以便inplace_操作安全。此外，与.detach结合为.detach().clone()（顺便说一句，这样做的"更好"顺序），它创建了一个与旧历史分离的全新Tensor，从而停止通过该路径的梯度流。

分离

x_detached = x.detach()

1.创建了一个新的python引用（当然唯一没有做的是x_new = x），我相信可以使用id来做这个
1.它已经创建了自己的新Tensor对象示例（带有单独的元数据）
1.它未为x_detached分配与x具有相同数据的新内存
1.它切断了梯度的历史，不允许它流过，我认为把它看作是没有历史的，一个全新的Tensor是正确的。
我相信我所知道的唯一合理的用法是当.clone()作为.detach().clone()与.clone()结合时，用它自己的内存创建新的副本。否则，我不确定它的用途。由于它指向原始数据，就地执行操作可能存在潜在危险（因为它改变了旧数据，但在早期计算图中autograd不知道旧数据的变化）。

复制.深拷贝

x_deepcopy = copy.deepcopy(x)

1.如果具有指向Tensor新指针/引用
1.它用自己的元数据创建了一个新的Tensor示例（所有的元数据都应该指向深度副本，所以如果它像人们所期望的那样实现，我希望是新的对象）。
1.它有自己的内存分配给Tensor数据
1.如果它真的是一个深度拷贝，我希望它是一个历史的深度拷贝，所以它应该做一个历史的深度复制，虽然这看起来真的很昂贵，但至少在语义上与深度拷贝应该是什么一致。
我真的没有看到这个的用例，我假设任何人尝试使用这个真的意味着1）.detach().clone()或只是2）.clone()本身，这取决于是否有人想停止梯度流到前面的图形与1或如果他们只是想复制数据与一个新的内存2）.
所以这是我现在理解差异的最好方法，而不是问所有可能使用它们的不同场景。
那么这是正确的吗？有人看到任何需要纠正的重大缺陷吗？
我自己担心的是我给深度复制的语义，并怀疑它是否正确的深度复制历史。
我认为为每一个列出一个通用用例是很好的。
资源
以下是我阅读和参与的所有资源，以得出这个问题的结论：

• 到0.4.0 https://pytorch.org/blog/pytorch-0_4_0-migration-guide/的迁移指南
• 关于使用克隆的困惑：https://discuss.pytorch.org/t/confusion-about-using-clone/39673/3
• v0.4.0中的克隆和分离：https://discuss.pytorch.org/t/clone-and-detach-in-v0-4-0/16861/2
• 用于克隆的文档：
• https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Tensor.clone
• 分离文档（在浏览器中搜索单词detach，没有直接链接）：
• https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Tensor
• detach（）. clone（）和clone（）. detach（）之间的区别：https://discuss.pytorch.org/t/difference-between-detach-clone-and-clone-detach/34173
• 为什么我可以在Pytorch with detach中更改Tensor的值，而计算图形却不知道？Why am I able to change the value of a tensor without the computation graph knowing about it in Pytorch with detach?
• 在PytorchTensor中detach，clone和deepcopy的具体区别是什么？在PytorchTensor中detach，clone和deepcopy的具体区别是什么？
• 副本. deepcopy（）与克隆（）https://discuss.pytorch.org/t/copy-deepcopy-vs-clone/55022/10