pytorch 参数有梯度却不更新

在PyTorch中，参数的梯度通常由autograd模块自动计算和跟踪。然而，有时候我们可能希望某些参数的梯度保持不变，即使在模型的训练期间也不更新。

为了实现这一点，我们可以使用requires_grad属性将参数的梯度开关关闭。当requires_grad属性设置为False时，参数的梯度将不会被计算和更新。

例如，假设我们有一个参数张量weights，并且我们想要保持它的梯度不变。我们可以使用如下方式：

import torch

weights = torch.randn(3, 3, requires_grad=True)  # 创建一个参数张量，开启梯度计算

# 将requires_grad设置为False，关闭梯度计算
weights.requires_grad = False

# 用参数张量执行一些操作（例如前向传播和损失计算）
output = weights.sum()

# 进行反向传播并打印参数的梯度。由于requires_grad为False，梯度将为None
output.backward()
print(weights.grad)  # 输出为None

在上述示例中，我们首先创建一个参数张量weights，并将其requires_grad属性设置为True，以便在执行后续操作时计算梯度。然后，我们将requires_grad属性设置为False，使得参数的梯度保持不变。最后，我们进行反向传播，但由于requires_grad为False，参数的梯度将为None。

需要注意的是，关闭参数的梯度计算仅适用于当前张量的操作。例如，如果在执行forward函数时使用了该参数，在后续步骤中的gradient calculation将不会受到requires_grad属性的影响。

总而言之，通过将参数的requires_grad属性设置为False，我们可以保持参数的梯度不更新，从而控制参数的训练行为。