在PyTorch中，.detach_()和.data方法是用来实现反向传播切断机制的，它们可以帮助我们在训练模型时，有效地切断反向传播的计算图，从而提高计算效率。
1. .detach_()方法
.detach_()方法是PyTorch中最常用的反向传播切断机制，它可以将计算图中的张量从计算图中分离出来，从而让这个张量不再受到计算图的影响，不参与反向传播，从而提高计算效率。使用.detach_()方法的代码示例如下：
x = torch.randn(3, requires_grad=True) y = x * 2 y = y.detach_() y.requires_grad
以上代码中，我们将x乘以2，并使用.detach_()方法将y从计算图中分离出来，使y不再受到计算图的影响，不参与反向传播。
2. .data方法
.data方法也可以用来实现反向传播切断机制，它可以将计算图中的张量从计算图中分离出来，从而让这个张量不再受到计算图的影响，不参与反向传播。
.data方法和.detach_()方法的使用方法相同，只是.data方法可以不改变张量的数据类型，而.detach_()方法会将张量的数据类型改变。使用.data方法的代码示例如下：
x = torch.randn(3, requires_grad=True) y = x * 2 y = y.data y.requires_grad
以上代码中，我们将x乘以2，并使用.data方法将y从计算图中分离出来，使y不再受到计算图的影响，不参与反向传播。
通过以上介绍，我们可以知道，在PyTorch中，.detach_()和.data方法可以用来实现反向传播切断机制，从而提高计算效率。它们的使用方法相同，只是.data方法可以不改变张量的数据类型，而.detach_()方法会将张量的数据类型改变。