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 none，如何恢复grad_fn属性值 》

在PyTorch中，`grad_fn` 属性用于跟踪张量的梯度计算历史，即链式法则（backpropagation）中的运算。如果你有一个手工创建的张量，其初始状态下 `grad_fn` 应该是 `None`，因为它还没有经过任何自动微分操作。

如果你想恢复这个张量的 `grad_fn` 属性，通常是在你开始对它进行数学运算并启用了反向传播（`.requires_grad=True`）之后。当你对这个张量执行一个支持求导的操作，例如 `.add()`、`.mul()` 等，或者将其放入神经网络的计算图中，`grad_fn` 就会被初始化，并保存后续运算的历史。

如果你不确定某个张量的 `grad_fn` 是否已被修改，你可以直接检查它的 `grad_fn` 属性，如果没有，说明它尚未参与自动求导过程。例如：

import torch

# 创建一个手动创建的张量，grad_fn初始为None
x = torch.tensor([1, 2], requires_grad=False)

# 开启grad需求
x.requires_grad_(True)
# 进行一个算术操作，如加法，此时grad_fn会被设置
y = x.add(torch.tensor(1))

# 检查grad_fn是否为None
if y.grad_fn is None:
    print("grad_fn未被设置")
else:
    print(f"当前grad_fn: {y.grad_fn}")