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PyTorch中定义模型时，有时候会遇到self.register_buffer('name', Tensor)的操作，该方法的作用是定义一组参数，该组参数的特别之处在于：模型训练时不会更新（即调用 optimizer.step() 后该组参数不会变化，只可人为地改变它们的值），但是保存模型时，该组参数又作为模型参数不可或缺的一部分被保存。

但是在使用时发现，buffer里的值发生变化了。代码如下：

        grid_x = self.Thetagrid_x[:,:,:,0] = grid_x[:,:,:,0] / (self.retinal_W/2) - 1

解决办法为使用clone

        grid_x = self.Theta.clone()grid_x[:,:,:,0] = grid_x[:,:,:,0] / (self.retinal_W/2) - 1