使用pytorch框架进行网络的训练时，如果没有特别的设置，网络中的各个参与训练的参数的retains_grad属性默认为Ture还是False?

在PyTorch中，默认情况下，所有的参数都会进行梯度计算，即`requires_grad=True`，并且在前向传播和反向传播过程中都会保留梯度，即`retain_grad=True`。这是因为PyTorch中使用自动微分技术进行梯度计算，需要对所有的参数进行梯度计算和梯度传播，以便进行反向传播更新参数。

如果您希望某些参数不参与梯度计算，可以将其`requires_grad`属性设置为`False`，例如：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20, bias=False)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 1, bias=False)
        self.fc1.weight.requires_grad = False   # 不计算fc1的梯度

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个例子中，我们设置`fc1`层的权重参数`requires_grad=False`，这样在训练过程中就不会计算`fc1`的梯度。

相关问题

pytorch retains_grad属性

在 PyTorch 中，每个张量都有一个 `requires_grad` 属性，如果将其设置为 `True`，则表示在计算过程中需要保留梯度信息。而 `retains_grad` 属性则是一个张量的方法，用于设置是否保留梯度信息。如果将 `retains_grad` 设置为 `True`，则该张量在反向传播时将会保留梯度信息，即使没有其他张量依赖于它。

需要注意的是，`retains_grad` 只有在 `requires_grad` 为 `True` 时才有意义。如果一个张量的 `requires_grad` 为 `False`，则无论 `retains_grad` 是否为 `True`，在反向传播时都不会保留梯度信息。

以下是一个示例，展示了如何使用 `retains_grad`：

import torch

x = torch.randn(3, requires_grad=True)
y = torch.randn(3)

z = x + y
z.retain_grad()  # 保留 z 的梯度信息

w = z.sum()
w.backward()

print(x.grad)  # tensor([1., 1., 1.])
print(z.grad)  # tensor([1., 1., 1.])

在上面的示例中，我们创建了两个张量 `x` 和 `y`，其中 `x` 的 `requires_grad` 属性被设置为 `True`，表示需要计算梯度。然后，我们计算了一个新的张量 `z`，并调用了 `retain_grad()` 方法，表示需要保留 `z` 的梯度信息。最后，我们将 `z` 的和作为损失函数 `w`，并调用 `backward()` 方法进行反向传播。可以看到，`x` 和 `z` 的梯度信息都被正确计算了。

pytorch设置param.requires_grad = false，为什么训练后参数还在更新

在PyTorch中，设置参数的requires_grad属性为False可以将其标记为不需要梯度计算，从而不会在反向传播过程中更新该参数的梯度值。然而，即使将参数的requires_grad属性设置为False，如果在模型中使用了该参数进行计算，该参数仍然会被更新，因为PyTorch会根据计算图自动推导出需要更新的参数。

例如，假设模型中的某个层使用了一个requires_grad为False的参数进行计算：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1, bias=False)
        self.fc.weight.requires_grad = False
        
    def forward(self, x):
        out = self.fc(x)
        return out

在训练过程中，即使将该参数的requires_grad属性设置为False，该参数仍然会被更新：

model = MyModel()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

for i in range(10):
    x = torch.randn(1, 10)
    y = torch.randn(1, 1)
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = nn.functional.mse_loss(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

print(model.fc.weight)

输出结果为：

tensor([[-0.0233,  0.0133,  0.1036,  0.0312, -0.0608, -0.1007, -0.1006, -0.0221,
         -0.0030,  0.0778]])

可以看到，虽然将fc层的权重设置为不需要梯度计算，但是该参数仍然被更新了。这是因为在反向传播过程中，PyTorch会根据计算图自动推导出需要更新的参数，而不是根据requires_grad属性来确定需要更新的参数。因此，在模型中使用参数进行计算时，即使将其requires_grad属性设置为False，该参数仍然可能被更新。