## 如果将 requires_grad = True 设置为 requires_grad = False 会怎样？这个属性的作用是什么？ >

将`requires_grad`从`True`设置为`False`会使得这个tensor不再计算梯度。这个属性的作用是控制tensor是否需要计算梯度，当我们不需要对某些参数进行梯度计算时，可以将其设置为`False`，以减少计算量和内存消耗。同时，当我们对模型进行反向传播时，只有`requires_grad=True`的tensor才会保留梯度信息，从而进行梯度更新。

相关问题

def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) question_embed.requires_grad = True # 设置为可训练 answer_embed = self.embedding(input_answer) answer_embed.requires_grad = True # 设置为可训练 # 其他代码...

你已经正确地将`question_embed`和`answer_embed`张量的`requires_grad`属性设置为`True`，以使它们可训练。然而，这个错误可能是由于其他部分的代码引起的。

请确保在模型的其他部分中，没有对不可训练的张量进行操作或梯度更新。检查你的代码，确认所有涉及梯度计算和反向传播的张量都是可训练的，并且没有对不可训练张量进行任何操作。

如果问题仍然存在，请提供更多的代码细节，以便我可以更好地帮助你解决问题。

requires_grad=True和requires_grad_=True的区别

`requires_grad=True`和`requires_grad_=True`都是用于设置张量的`requires_grad`属性为`True`，使得该张量可以进行梯度计算和反向传播。

- `requires_grad=True`是张量的构造函数参数，用于在创建张量时设置`requires_grad`属性为`True`。例如：

x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32, requires_grad=True)

- `requires_grad_()`是张量的原地操作方法，用于将张量的`requires_grad`属性设置为`True`。例如：

x.requires_grad_()

两者的区别在于，`requires_grad=True`是在创建张量时设置属性，而`requires_grad_()`是在已有张量上修改属性。同时，需要注意的是，调用`requires_grad_()`方法会改变原始张量，而不是返回一个新的张量。

无论是使用哪种方式，都可以将一个张量标记为需要进行梯度计算和反向传播的张量。