requires_grad=true怎么用

`requires_grad=True`是一种在PyTorch中创建可训练参数的方法。通过将`requires_grad`设置为`True`，PyTorch会自动跟踪该张量的所有操作，以便计算梯度，并在反向传播时将其用于参数更新。

以下是一个简单的示例，展示如何使用`requires_grad=True`创建一个可训练的参数：

import torch

x = torch.randn(3, 3, requires_grad=True)
print(x)

在此代码中，我们使用`torch.randn()`函数创建一个3x3的张量`x`，并将`requires_grad`设置为`True`，以便PyTorch跟踪该张量的梯度。

现在，我们可以对`x`执行一些操作，并使用反向传播计算梯度：

y = x * 2 + 1
z = y.mean()

z.backward()

print(x.grad)

在此代码中，我们首先使用`x`计算`y`，并将其乘以2并添加1。然后，我们计算`y`的平均值，并使用`backward()`函数计算梯度。最后，我们使用`x.grad`打印`x`的梯度。

注意，我们需要在执行反向传播之前对`z`进行求值。这是因为PyTorch只能计算标量张量的梯度，因此我们需要将结果平均到一个标量上。

相关问题

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。

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