x.grad.zero_() AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'zero_'

这个错误通常是由于没有正确定义梯度而导致的。在你的代码中，你定义了一个张量x并将其设置为需要梯度，但是你没有定义任何函数来计算梯度。因此，当你尝试使用x.grad时，它返回NoneType对象，因为没有任何梯度可用。要解决这个问题，你需要定义一个函数来计算梯度。你可以使用PyTorch的autograd模块来自动计算梯度，或者手动计算梯度并将其分配给x.grad。下面是一个示例代码，它使用autograd模块来计算梯度：
import torch

x = torch.arange(4.0, requires_grad=True)
y = x.sum()
y.backward()
print(x.grad)

如果你想手动计算梯度并将其分配给x.grad，你可以使用以下代码：

import torch

x = torch.arange(4.0, requires_grad=True)
y = x.sum()
y.backward()
grad = torch.ones_like(x)
x.grad = grad
print(x.grad)

相关问题

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'zero_'

这个错误通常是因为没有正确地初始化一个 PyTorch 的张量对象。在 PyTorch 中，可以使用 `torch.zeros()` 或 `torch.ones()` 等函数来创建一个张量，并使用 `requires_grad=True` 参数来指定该张量需要梯度计算。

如果你已经创建了一个张量对象，但是没有正确地初始化它，可以使用 `tensor.zero_()` 或 `tensor.fill_()` 等方法来将其初始化为零或其他值。

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'requires_grad_'

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'requires_grad_'是一个常见的错误，通常在使用PyTorch进行深度学习时出现。这个错误的原因是你尝试对一个None对象调用requires_grad_方法，而None对象并没有这个属性。

在PyTorch中，requires_grad_方法用于设置张量是否需要梯度计算。当你创建一个张量时，默认情况下requires_grad属性是False，即不需要计算梯度。如果你想要计算梯度，需要将requires_grad属性设置为True。

出现这个错误的原因可能是你在某个操作中使用了一个未初始化的变量或者没有正确传递张量。请检查你的代码，确保所有的变量都被正确初始化，并且在使用之前被正确传递。

如果你能提供更多的上下文或者代码片段，我可以给出更具体的帮助。