requires_grad = true

'b'requires_grad = true'' 的中文翻译是 "requires_grad = True"。该函数通常用于设置一个变量是否需要计算梯度，该梯度将在反向传播过程中使用。当 requires_grad 设置为 True 时，PyTorch 将跟踪所有对变量的操作，并自动计算梯度。

相关问题

requires_grad=True

在 PyTorch 中，requires_grad=True 是一个参数，用于指定一个 Tensor 是否需要计算梯度。如果 requires_grad=True，则表示该 Tensor 参与计算时需要计算梯度，并且可以调用 backward() 方法进行反向传播求导。如果 requires_grad=False，则表示该 Tensor 不参与计算时不需要计算梯度，也不能反向传播求导。默认情况下，requires_grad=False。

requires_grad=true

这是PyTorch中的一个参数，用于指定一个tensor是否需要计算梯度。如果requires_grad=True，那么在进行反向传播时，这个tensor会自动记录梯度信息，并且可以通过调用tensor.grad来获取梯度值。如果requires_grad=False，那么这个tensor不会记录梯度信息，也无法进行反向传播。通常来说，模型参数需要requires_grad=True，而输入数据和中间变量可以设置requires_grad=False来减少内存消耗和加速计算。