detach（）和stack有什么作用
#模型期望输入的是PyTorch 张量,先将 DataFrame 转换为张量X_test = X_test.astype(np.float32)# 将布尔型转为整数型
X_test_tensor = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32)# 转换为 PyTorch 张量
preds = []
for i in range(30):
test_output = dnn_model(X_test_tensor)
test_output = test_output.ravel() # 将张量转换为 numpy一维数组
preds.append(test_output)
pred = torch.mean(torch.stack(preds),dim=0).detach()
print(pred)
submission = pd.DataFrame({'Id': test_dataset.Id, 'SalePrice': pred})
submission.to_csv('submission.csv', index=False)
上述代码中为什么要用detach和stack 在这段代码中，`detach()` 和 `stack()` 的作用如下：
1. **`stack()`**：
- `stack()` 函数用于将多个张量沿着一个新的维度进行拼接。在这段代码中，`preds` 是一个包含多个张量的列表。通过 `torch.stack(preds)`，这些张量被沿着一个新的维度堆叠成一个新的张量。这样可以方便地对这些张量进行批量操作，比如计算平均值。
2. **`detach()`**：
- `detach()` 函数用于从当前计算图中分离张量。它返回一个新的张量，该张量与原始张量共享数据，但不再参与梯度计算。在这段代码中，`detach()` 用于确保在计算 `pred` 时，不会对 `dnn_model` 的参数进行梯度更新。这通常用于推理阶段，以避免不必要的计算开销。
总结来说，`stack()` 是为了将多个预测结果组合在一起，方便后续的平均计算，而 `detach()` 是为了确保在推理时不计算梯度。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 tack() 用于将多个预测结果组合成一个张量，而 detach() 用于确保这个张量不会参与梯度计算
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