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。

相关问题

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。

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。