grad_orig = x.grad.data.clone()为什么报错

这个错误通常出现在 PyTorch 中的自动求导机制中，表示在计算图中无法找到梯度。

可能出现这个错误的原因有很多，以下是一些常见的情况：
- 未设置需要计算梯度的变量：在对一个变量进行自动求导之前，需要使用 `requires_grad=True` 来设置该变量需要计算梯度。
- 未对网络进行反向传播：如果没有进行反向传播，那么在执行 `x.backward()` 时，就无法计算梯度。
- 在计算梯度之前，对变量进行了修改：如果在对一个变量进行反向传播之前，对该变量进行了修改，那么可能会导致梯度计算出错。
- 在计算梯度时，没有保留计算图：如果在计算梯度时没有保留计算图，那么在后续的计算中，就无法通过计算图来计算梯度。

如果以上情况都不是问题的原因，那么可以尝试调用 `x.retain_grad()` 来保留中间变量的梯度，或者检查代码中是否存在其他错误。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文和代码细节，以便更好地帮助你解决问题。

相关问题

fs = net.forward(x) fs[0, label].backward(retain_graph=True) grad_orig = x.grad.data.clone()为什么x是requires_grad=False

在 PyTorch 中，如果一个张量的 `requires_grad` 属性被设置为 `False`，那么在计算图中该张量的梯度就不会被计算，即使在该张量的某个函数调用中设置了 `create_graph=True`，也不会构建对应的计算图。

在你的代码中，如果 `x` 的 `requires_grad` 属性被设置为 `False`，那么在执行 `fs[0, label].backward(retain_graph=True)` 时，`x` 的梯度无法被计算，因此在执行 `grad_orig = x.grad.data.clone()` 时就会出现 `AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'data'` 的错误。

因此，如果你想要计算 `x` 的梯度，需要将 `x` 的 `requires_grad` 属性设置为 `True`，例如：

x.requires_grad = True

这样就可以在计算 `fs` 和执行反向传播时计算 `x` 的梯度了。

请注意，如果你想要计算 `x` 的梯度，那么在执行反向传播时需要设置 `retain_graph=True`，这样可以保留计算图，避免在计算 `grad_orig` 时出现计算图被释放的错误。

grad_orig = x.grad.data.clone() AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'data'为什么

这个错误通常表示在计算图中无法找到梯度。具体来说，可能是 x 没有被设置为需要梯度的变量，或者计算梯度的操作没有被正确地定义。请检查你的代码，确保已经使用 `requires_grad=True` 设置了需要计算梯度的变量，并且在计算梯度之前已经完成了所有必要的操作。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文和代码细节，以便更好地帮助你解决问题。