在pytorch版本大于0.4.0的tensor函数默认可以求导那还需要设置requires_grad=True吗

在pytorch版本大于0.4.0的tensor函数默认可以求导，因此不需要再设置requires_grad=True来追踪梯度。如果需要禁止某些计算节点的梯度计算，可以使用torch.no_grad()上下文管理器或者detach()函数来实现。

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xx = torch.tensor(input_features[start:end], dtype = torch.float, requires_grad = True)其中requires_grad = True是什么意思

`requires_grad=True` 的意思是告诉 PyTorch 记录 xx 的计算过程，以便在后面进行自动求导时使用。这样，如果 xx 参与了某个损失函数的计算，那么在反向传播时就可以自动计算出 xx 对损失函数的梯度了。如果不指定 `requires_grad` 为 True，那么默认不会记录计算过程，也就无法进行自动求导了。

requires_grad=True

在 PyTorch 中，requires_grad=True 是一个参数，用于指定一个 Tensor 是否需要计算梯度。如果 requires_grad=True，则表示该 Tensor 参与计算时需要计算梯度，并且可以调用 backward() 方法进行反向传播求导。如果 requires_grad=False，则表示该 Tensor 不参与计算时不需要计算梯度，也不能反向传播求导。默认情况下，requires_grad=False。