requires_grad_(True)的具体用法
时间: 2023-04-02 20:01:28 浏览: 120
requires_grad_(True)是PyTorch中的一个函数,用于将一个张量的requires_grad属性设置为True,从而使得该张量在反向传播时可以计算梯度。具体用法如下:
tensor.requires_grad_(True)
其中,tensor是需要设置requires_grad属性的张量。
相关问题
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:
```python
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:
```python
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。
loss.requires_grad_(True)
`loss.requires_grad_(True)` 是一个 PyTorch 中的方法,用于将一个 tensor 的 `requires_grad` 属性设置为 True,使得这个 tensor 在反向传播时可以计算梯度。
通常情况下,我们会在定义模型时设置 `requires_grad=True`,以便 PyTorch 能够自动地计算模型参数的梯度。但有时候我们需要手动设置一些 tensor 的 `requires_grad=True`,比如在计算某些损失函数时,我们需要对一些 tensor 求导。在这种情况下,就可以使用 `loss.requires_grad_(True)` 来将这个 tensor 的 `requires_grad` 属性设置为 True。