mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] mask_i = mask[i].clone() # 创建副本 mask_i[top_100_indices] = 1 mask[i] = mask_i RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.

抱歉，我之前的回答有误。

这个错误是由于在需要梯度计算的张量上进行了原地操作。PyTorch不允许在需要梯度计算的张量上进行原地操作，因为这会破坏计算图的连接性，导致无法正确计算梯度。

为了解决这个问题，你可以使用`torch.tensor.clone()`函数创建一个副本，并在副本上进行操作。这样可以避免在需要梯度计算的张量上进行原地操作。

以下是修改后的代码示例：

mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True)  # 设置 requires_grad=True

for i in range(logits.size(0)):
    top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:]
    mask_i = mask[i].clone()  # 创建副本
    mask_i[top_100_indices] = 1
    mask[i] = mask_i.clone()  # 创建副本并赋值回 mask

return mask

在修改后的代码中，我们使用`torch.tensor.clone()`函数创建了一个`mask_i`的副本，并在副本上进行原地操作。然后将副本再次使用`clone()`函数创建一个新的副本，并赋值回`mask`张量，以避免在原地操作原始`mask`张量。

希望这次能够解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。