添加loss.requires_grad = True后模型不收敛

在深度学习模型中，通常只有需要优化的参数需要设置requires_grad=True，其他变量应该设置为False以减少计算量和内存占用。如果将所有变量都设置为requires_grad=True，会导致模型的计算量和内存占用大大增加，从而可能导致模型无法收敛。

此外，如果模型不收敛，还有可能是因为学习率设置过高或者网络结构设计不合理等原因。建议尝试降低学习率或者重新设计网络结构，并注意设置合适的超参数。

相关问题

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。

为什么在pytorch中即使data.requires_grad = True了却也无法计算梯度

在 PyTorch 中，为了计算梯度，需要对计算图中的节点进行追踪。如果我们想要计算一个 tensor 的梯度，需要将它设置为可追踪的。我们可以通过设置 `requires_grad=True` 来实现这一点。

如果设置了 `requires_grad=True`，但是仍然无法计算梯度，可能是因为在计算 graph 时，这个 tensor 节点没有被追踪到。这可能是由于以下原因导致的：

1. 这个 tensor 没有被用来计算任何需要梯度的 tensor；
2. 这个 tensor 被标记为 `volatile=True`，这意味着它不需要梯度，也不会被用于计算梯度；
3. 这个 tensor 所在的计算图已经被释放掉了，因此无法计算梯度。

解决这个问题的方法一般有两种：

1. 确保这个 tensor 被用来计算需要梯度的 tensor，并且没有被标记为 `volatile=True`；
2. 手动指定需要计算梯度的 tensor，例如通过使用 `loss.backward()` 来计算梯度。