requires_grad=True和requires_grad_=True的区别

`requires_grad=True`和`requires_grad_=True`都是用于设置张量的`requires_grad`属性为`True`，使得该张量可以进行梯度计算和反向传播。

- `requires_grad=True`是张量的构造函数参数，用于在创建张量时设置`requires_grad`属性为`True`。例如：

x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32, requires_grad=True)

- `requires_grad_()`是张量的原地操作方法，用于将张量的`requires_grad`属性设置为`True`。例如：

x.requires_grad_()

两者的区别在于，`requires_grad=True`是在创建张量时设置属性，而`requires_grad_()`是在已有张量上修改属性。同时，需要注意的是，调用`requires_grad_()`方法会改变原始张量，而不是返回一个新的张量。

无论是使用哪种方式，都可以将一个张量标记为需要进行梯度计算和反向传播的张量。

相关问题

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。

requires_grad=true怎么用

`requires_grad=True`是一种在PyTorch中创建可训练参数的方法。通过将`requires_grad`设置为`True`，PyTorch会自动跟踪该张量的所有操作，以便计算梯度，并在反向传播时将其用于参数更新。

以下是一个简单的示例，展示如何使用`requires_grad=True`创建一个可训练的参数：

import torch

x = torch.randn(3, 3, requires_grad=True)
print(x)

在此代码中，我们使用`torch.randn()`函数创建一个3x3的张量`x`，并将`requires_grad`设置为`True`，以便PyTorch跟踪该张量的梯度。

现在，我们可以对`x`执行一些操作，并使用反向传播计算梯度：

y = x * 2 + 1
z = y.mean()

z.backward()

print(x.grad)

在此代码中，我们首先使用`x`计算`y`，并将其乘以2并添加1。然后，我们计算`y`的平均值，并使用`backward()`函数计算梯度。最后，我们使用`x.grad`打印`x`的梯度。

注意，我们需要在执行反向传播之前对`z`进行求值。这是因为PyTorch只能计算标量张量的梯度，因此我们需要将结果平均到一个标量上。