导数历史存放在张量的grad_fn属性中，如果该张量手动创建则该属性值为none 如何恢复grad_fn属性值？

在PyTorch中，当你对一个张量执行了求导操作，并且这个张量的`requires_grad`属性设为`True`，那么`grad_fn`属性就会存储一个`torch.autograd.Function`的引用，代表了对该张量进行求导的历史。如果你手动创建了一个张量，即未经过任何自动求导操作，它的`grad_fn`将会是`None`。

如果你想恢复或设置`grad_fn`属性，通常情况下不需要这样做，因为`grad_fn`是自动变化的，当对张量应用一个算子使其需要梯度时，`grad_fn`就会被相应地更新。然而，有些特殊场景下可能会涉及到对已经初始化的张量手动添加梯度历史，这时可以使用`torch.Tensor.register_hook()`方法来实现：

def add_gradient_history(tensor):
    def hook(grad):
        # 这里可以记录、处理或修改梯度
        print(f"Grad for {tensor} is: {grad}")
    tensor.register_hook(hook)
    return tensor

# 创建一个张量并手动为其添加梯度历史
custom_tensor = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)
custom_tensor_with_history = add_gradient_history(custom_tensor)

# 现在custom_tensor_with_history的grad_fn将不再为None

注意，这通常是出于研究或调试目的，实际训练代码中并不推荐这样的操作，因为它是非标准行为且可能导致难以理解和维护的代码。