requires_grad_
时间: 2023-08-12 13:08:40 浏览: 153
`requires_grad_` 是一个属性,用于指定一个张量是否需要计算梯度。在PyTorch中,梯度是用于自动求导的,用于优化模型的参数。当一个张量的 `requires_grad_` 属性被设置为True时,PyTorch会跟踪该张量的计算,并自动计算其梯度。默认情况下,`requires_grad_` 属性被设置为False。
相关问题
requires_grad_和requires_grad
requires_grad和requires_grad_()是PyTorch中的两个函数,用于指定一个张量是否需要求梯度。
requires_grad是一个属性,可以用于获取一个张量是否需要求梯度。例如:
```
x = torch.tensor([1, 2, 3])
print(x.requires_grad) # False
```
requires_grad_是一个方法,可以用于设置一个张量是否需要求梯度。例如:
```
x = torch.tensor([1, 2, 3])
x.requires_grad_()
print(x.requires_grad) # True
```
需要注意的是,requires_grad_()中的下划线表示该方法是原地操作,会修改原来的张量。而不带下划线的requires_grad方法只是获取一个属性,不会修改原来的张量。
requires_grad
`requires_grad` 是 PyTorch 中的一个属性,用于指定一个张量是否需要被计算梯度。当一个张量的 `requires_grad` 属性被设置为 `True` 时,PyTorch 会自动记录它的计算历史,并且在反向传播时计算并保存它的梯度。这是实现自动微分(Autograd)的关键。
默认情况下,新创建的张量的 `requires_grad` 属性为 `False`。可以通过设置 `requires_grad=True` 将其设置为需要计算梯度。例如:
```
import torch
x = torch.randn(2, 3, requires_grad=True)
```
这将创建一个形状为 (2, 3) 的张量 `x`,并将它的 `requires_grad` 属性设置为 `True`。在计算 `x` 的任何函数中,PyTorch 都会自动记录计算历史,并在后面的反向传播中计算并保存它的梯度。