pytorch张量保留梯度

PyTorch中的张量（Tensor）默认会跟踪其创建过程中经历的所有操作，如果这个张量作为参数参与了反向传播（backpropagation），那么它就会保留其计算路径上的梯度信息。当你调用`requires_grad_(True)`或`.grad_fn`属性将其标记为需要梯度时，PyTorch会在求导时记录下所有对这个张量的操作，以便后续能够通过`.backward()`函数计算出所需的梯度。

例如：

x = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)
y = x**2 + 2*x + 1
y.backward()  # 这将自动计算 y 对 x 的梯度

在这个例子中，`x`是一个可微分张量，它的梯度会被存储下来，当调用`y.backward()`时，`x.grad`将会得到`2*x + 1`的结果，即`[4., 6., 8.]`，这是对原始张量进行平方和线性变换后的导数。

如果你不希望某个张量保留梯度，可以使用`detach()`或`clone()`等方法创建一个新的张量，新张量将不会有自己的梯度历史：

z = y.detach()

在这种情况下，`z`将不会有`y`的梯度关联。

相关问题

pytorch张量简要概括

PyTorch中的张量是一个多维数组，它是PyTorch的核心数据结构，类似于Numpy中的数组。张量可以在GPU上运行，这使得PyTorch成为了进行深度学习的首选框架之一。PyTorch张量有以下特点：
1. 支持自动微分：PyTorch中的张量支持自动微分，这意味着你可以轻松地对张量进行梯度计算。
2. 支持GPU加速：PyTorch中的张量可以在GPU上运行，这使得它比其他框架更快速。
3. 支持多种数据类型：PyTorch中的张量支持多种数据类型，如浮点型、整型、布尔型等。
4. 支持广播操作：PyTorch中的张量支持广播操作，这意味着你可以对形状不同的张量进行运算而不需要显式地进行形状变换。

pytorch张量是什么

PyTorch张量（Tensor）是一个多维数组，类似于Numpy数组。PyTorch张量由数据和形状（维度）组成，可以在GPU上运行加速计算，也可以进行自动微分。与Numpy数组不同的是，PyTorch张量可以在GPU上运行，而且可以使用自动微分功能来计算梯度。同时，PyTorch张量也支持各种数学操作，如加减乘除、矩阵乘法、广播等。PyTorch张量是PyTorch深度学习框架的基础数据结构之一，被广泛应用于深度学习模型的构建和训练中。