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

相关问题

param.requires_grad

`param.requires_grad` 是 PyTorch 中 Tensor 的一个属性，用于指定该 Tensor 是否需要进行梯度计算。如果设置为 True，则在反向传播过程中，该 Tensor 的梯度将被自动计算；如果设置为 False，则该 Tensor 的梯度将不会被计算。这个属性在定义神经网络模型时非常常用，通常需要对模型的权重和偏置设置为可以计算梯度。

param.requires_grad = True

这段代码的作用是设置一个变量的梯度追踪为True。在神经网络的训练过程中，梯度追踪是非常重要的。默认情况下，PyTorch会自动追踪所有的变量的梯度信息，但有时我们可能希望禁止某些变量的梯度追踪，或者重新启用某些禁用的变量的梯度追踪。通过将requires_grad属性设置为True，可以启用变量的梯度追踪。这样，在反向传播过程中，PyTorch将会自动计算该变量相对于损失函数的梯度，并更新该变量的值。