torch.requires_grad

torch.requires_grad 是一个用于设置张量是否需要求导的属性。当设置为 True 时，张量将保留梯度信息，反向传播求导时会计算和更新梯度值。当设置为 False 时，张量不会保留梯度信息，反向传播时不会对该张量进行求导。

这个属性可以通过两种方式来设置：
1. 在创建张量时，可以通过 `torch.tensor()` 或其他创建张量的方法的 `requires_grad` 参数来指定是否需要求导。
2. 对已有的张量可以使用 `.requires_grad_()` 方法来设置是否需要求导。注意，方法名后面有一个下划线 `_`。

例如，下面的代码创建了一个张量，并设置了 `requires_grad=True`：

import torch

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

这个张量将会保留梯度信息，可以用于计算反向传播。