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。