当我们在训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播

返回一个新的Variable，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得到的这个Variable永远不需要计算其梯度，不具有grad。

即使之后重新将它的requires_grad置为true,它也不会具有梯度grad

这样我们就会继续使用这个新的Variable进行计算，后面当我们进行反向传播时，到该调用detach()的Variable就会停止，不能再继续向前进行传播