张量的requires_grid属性设置为True，启用梯度跟踪,否则grad导数为none 如何停止张量的梯度跟踪？

在PyTorch中，当你创建一个Tensor并将其`requires_grad`属性设置为`True`时，它就开始记录其内部运算的计算图，以便后续能够计算梯度。如果你想要停止某个张量的梯度跟踪，你可以通过以下几种方式：

1. **直接设置**：在需要停止梯度追踪的地方，可以直接调用该张量的`.detach()`方法。这会创建一个新的张量，其中包含了原张量的数据，但不会跟踪任何依赖于它的操作，所以梯度为`None`。

   tensor_with_grad = some_tensor.requiring_grad_()
   detached_tensor = tensor_with_grad.detach()

2. **在运算前断开连接**：如果可能的话，在执行可能影响梯度计算的操作之前，可以先将张量从计算图中断开。例如，在做元素-wise操作之前，可以使用`.clone().detach()`创建一个新的张量。

3. **在优化器上禁用梯度**：如果你有一个优化器实例并且想在整个迭代周期内禁用梯度计算，可以在更新步骤之前调用`optimizer.zero_grad()`，这会清除所有张量的累积梯度。

4. **在循环外停止`requires_grad_()`**：如果你是在循环中设置了`requires_grad_()`，那么在循环结束后记得将其设置回False，例如`tensor_without_grad = tensor_with_grad.requires_grad_(False)`。

相关问题

怎么看requires_grad 属性被设置为 True

要查看张量的 `requires_grad` 属性是否被设置为 `True`，可以使用以下方法之一：

1. 打印张量的 `requires_grad` 属性：使用 `print()` 函数将张量的 `requires_grad` 属性打印出来。示例如下：

    import torch

    x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
    print(x_grad)

输出结果将显示 `True`，表示 `requires_grad` 属性已被设置为 `True`。

2. 检查 `requires_grad` 属性的值：通过访问张量的 `.requires_grad` 属性来获取其值，并进行逻辑判断。示例如下：

    import torch

    x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
    if x.requires_grad:
        print("requires_grad is True")

如果输出结果显示 `"requires_grad is True"`，则表示 `requires_grad` 属性已被设置为 `True`。

请注意，当创建张量时，可以通过在构造函数中设置 `requires_grad=True` 来直接指定其 `requires_grad` 属性。此外，在进行某些操作时，例如通过计算图自动跟踪梯度的过程中，张量的 `requires_grad` 属性也可能会被自动设置为 `True`。

希望这些方法可以帮助您检查张量的 `requires_grad` 属性是否已正确设置为 `True`。

导数历史存放在张量的grad_fn属性中，如果该张量手动创建则该属性值为none 如何恢复grad_fn属性值？

在PyTorch中，当你对一个张量执行了求导操作，并且这个张量的`requires_grad`属性设为`True`，那么`grad_fn`属性就会存储一个`torch.autograd.Function`的引用，代表了对该张量进行求导的历史。如果你手动创建了一个张量，即未经过任何自动求导操作，它的`grad_fn`将会是`None`。

如果你想恢复或设置`grad_fn`属性，通常情况下不需要这样做，因为`grad_fn`是自动变化的，当对张量应用一个算子使其需要梯度时，`grad_fn`就会被相应地更新。然而，有些特殊场景下可能会涉及到对已经初始化的张量手动添加梯度历史，这时可以使用`torch.Tensor.register_hook()`方法来实现：

def add_gradient_history(tensor):
    def hook(grad):
        # 这里可以记录、处理或修改梯度
        print(f"Grad for {tensor} is: {grad}")
    tensor.register_hook(hook)
    return tensor

# 创建一个张量并手动为其添加梯度历史
custom_tensor = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)
custom_tensor_with_history = add_gradient_history(custom_tensor)

# 现在custom_tensor_with_history的grad_fn将不再为None

注意，这通常是出于研究或调试目的，实际训练代码中并不推荐这样的操作，因为它是非标准行为且可能导致难以理解和维护的代码。