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

param.requires_grad = requires_grad

在PyTorch中，`requires_grad`属性是一个布尔值，用于指示张量是否应该追踪其梯度信息以便于反向传播（backpropagation）。当设置为`True`时，这意味着当你运行一个计算图（computational graph），该张量的梯度将会被记录下来，这对于训练神经网络非常重要，因为我们需要计算损失关于权重的梯度来进行优化。

`param.requires_grad`就是用来改变特定参数`param`的`requires_grad`状态。例如：

# 创建一个新的Tensor并默认要求跟踪梯度
weight = torch.randn(5, 5, requires_grad=True)

# 后续可以随时修改某个参数的梯度追踪状态
weight.requires_grad = False  # 禁止梯度追踪
bias = torch.randn(5, requires_grad=True)  # 新的参数默认追踪

# 训练过程中，我们可以选择性地停止某些不需要调整的中间变量的梯度追踪，提高效率
for p in model.parameters():
    if 'bias' in p.name:  # 假设模型有bias参数
        p.requires_grad = False

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。