requires_grad = True是啥意思

requires_grad是PyTorch中Tensor对象的一个属性，用于指定是否需要计算梯度信息。当我们在构建神经网络时，需要对某些参数进行优化，这些参数的requires_grad属性应该被设置为True，这样在反向传播时才能计算梯度信息并更新参数值。而对于不需要优化的变量，如输入数据，requires_grad应该被设置为False，这可以减少计算所需的内存和时间。需要注意的是，只有requires_grad=True的Tensor才能够调用backward()函数进行反向传播。

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：

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。

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。