pytorch之中,如果tensor没有设置requires_grad,那么反向传播的时候还会计算其梯度吗?用代码详细说明
时间: 2023-04-07 16:00:39 浏览: 66
如果tensor没有设置requires_grad,反向传播的时候不会计算其梯度。
代码示例:
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=False)
y = x * 2
z = y.sum()
z.backward()
print(x.grad) # 输出为 None
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pytorch之中requires_grad=True是什么意思?用代码详细说明
requires_grad=True是PyTorch中的一个参数,用于指定一个张量是否需要计算梯度。当requires_grad=True时,PyTorch会自动追踪该张量的计算历史,并在反向传播时计算该张量的梯度。
以下是一个示例代码,说明如何使用requires_grad=True:
```python
import torch
# 创建一个张量,并指定requires_grad=True
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
# 对张量进行计算
y = x * 2 + 1
# 对y进行求和
z = y.sum()
# 反向传播,计算x的梯度
z.backward()
# 输出x的梯度
print(x.grad)
```
在上面的代码中,我们创建了一个张量x,并指定requires_grad=True。然后对x进行计算,得到y。接着对y进行求和,得到z。最后调用z.backward(),PyTorch会自动计算z对x的梯度,并将结果保存在x.grad中。
为什么在pytorch中即使data.requires_grad = True了却也无法计算梯度
在PyTorch中,如果要计算一个Tensor的梯度,需要保证这个Tensor是一个可导的操作的输出,并且在计算这个Tensor的时候,需要将其放入到一个计算图中。
如果一个Tensor的requires_grad属性被设置为True,但是它并没有被放入到计算图中,那么就无法计算它的梯度。因此,在设置requires_grad属性之前,需要先将这个Tensor放入到计算图中,可以使用torch.Tensor()函数或者其他可导的操作来实现。
另外,如果一个Tensor的requires_grad属性被设置为True,但是在计算过程中出现了非可导的操作,比如使用了inplace操作或者使用了不可导的函数,那么也无法计算它的梯度。在这种情况下,可以使用torch.autograd.grad()函数手动计算梯度。