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

In PyTorch, the attribute `requires_grad=True` is used to specify that a tensor requires gradients to be computed during backpropagation.

When a tensor is created with `requires_grad=True`, PyTorch automatically tracks all the operations that involve that tensor and builds a computational graph. This graph is then used during backpropagation to compute the gradients of the loss with respect to the tensor.

By default, the attribute `requires_grad` is set to False when a tensor is created. However, you can set it to True using the following syntax:

import torch

x = torch.ones(3, 3, requires_grad=True)

In this example, the tensor `x` is created with a shape of (3, 3) and all its values are set to 1. The attribute `requires_grad` is set to True, which means that gradients will be computed during backpropagation.

怎么设置requires_grad=True

在 PyTorch 中，可以通过设置张量的 `requires_grad` 属性为 `True` 来使其支持梯度计算。对于模型的参数，可以在创建它们时设置 `requires_grad=True`，如下所示：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1, bias=True)
        self.fc.weight.requires_grad = True
        self.fc.bias.requires_grad = True

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

在这个例子中，我们使用了 PyTorch 内置的线性层 `nn.Linear` 创建了一个全连接层，然后将其权重和偏置的 `requires_grad` 设置为 `True`。这样，当我们在模型中前向传播时，这些参数就会被包含在计算图中，以便计算梯度。

对于普通的张量，可以使用 `tensor.requires_grad_()` 方法来将其 `requires_grad` 属性设置为 `True`，如下所示：

import torch

x = torch.randn(10, 10)
x.requires_grad_()

这样，当我们在计算图中执行前向传播和反向传播时，张量 `x` 就会被包含在其中，以便计算梯度。