for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in tqdm(enumerate(fashion_trainloader), total=len(fashion_trainloader)): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = pretrained_model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d, loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(fashion_trainloader)))代码运行显示element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

这个错误通常发生在模型中的某些参数没有设置 `requires_grad=True` 的时候。在这种情况下，当你尝试计算梯度时，会出现这样的错误。

你可以使用以下方法检查模型的所有参数是否设置了 `requires_grad=True`：

for name, param in model.named_parameters():
    if not param.requires_grad:
        print(name)

如果输出了某些参数的名称，则说明它们没有设置 `requires_grad=True`。你需要手动将这些参数的 `requires_grad` 属性设置为 `True`，以便计算梯度。

例如，如果你的模型中有一个名为 `fc` 的全连接层，你可以使用以下代码将其权重和偏置的 `requires_grad` 设置为 `True`：

model.fc.weight.requires_grad = True
model.fc.bias.requires_grad = True

在你的代码中，也有可能是损失函数 `criterion` 中的某些参数没有设置 `requires_grad=True`。你可以查看损失函数的源代码来确认这一点，并手动将这些参数的 `requires_grad` 设置为 `True`。

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for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in tqdm(enumerate(fashion_trainloader), total=len(fashion_trainloader)): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = pretrained_model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d, loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(fashion_trainloader)))

这段代码是一个简单的 PyTorch 训练循环，用于训练一个预训练的模型，其中：

- 首先，外层的 for 循环会遍历训练数据集中的所有数据，这里的训练数据集是 fashion_trainloader。
- 然后，在内层的 for 循环中，我们使用 optimizer.zero_grad() 来清空梯度，然后将输入数据 inputs 喂给预训练的模型 pretrained_model，得到输出 outputs。
- 接着，我们计算输出和标签之间的损失，使用 criterion(outputs, labels) 函数来实现。然后，我们调用 loss.backward() 来计算梯度，这里的梯度是针对模型的所有参数的。
- 最后，我们使用 optimizer.step() 来更新模型的参数，以便最小化损失。

在每个 epoch 结束时，我们会打印出当前 epoch 的平均损失。这个训练循环的目的是训练一个预训练的模型，以便我们可以在后续的任务中使用该模型来进行预测。

for epoch in range(8): # train net.train() running_loss = 0.0

这段代码用于训练模型，训练过程中将会遍历所有的训练数据，每遍历一次称为一个epoch。

首先，我们使用for循环遍历8个epoch，即对训练数据进行8次完整的遍历。在每个epoch中，我们需要将模型设置为训练模式，即net.train()，以便启用训练时特有的模块，如Dropout、BatchNorm等。

接着，我们将running_loss初始化为0.0，用于累计当前epoch中所有mini-batch的损失函数值之和。在每个mini-batch中，我们将输入数据和标签数据传入模型，计算模型输出和损失函数值，然后通过反向传播更新模型参数。

在训练过程中，我们可以计算每个mini-batch的损失函数值，并累加到running_loss中，以便后续计算平均损失。