当CNN模型输入有两个input1和input2时，其中input2在input1经过卷积之后与他融合的情况下，input.requires_grad_(True)如何修改

如果你想让`input1`需要梯度，但是`input2`不需要，可以这样修改：

input1.requires_grad_(True)
input2.requires_grad_(False)

在卷积融合之后，如果你想让整个模型的参数都需要梯度，可以使用`model.parameters()`和`requires_grad_()`方法：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(32 * 8 * 8, 10)

    def forward(self, x1, x2):
        out1 = self.conv1(x1)
        out2 = self.conv1(x2)
        out = out1 + out2
        out = nn.functional.relu(out)
        out = self.conv2(out)
        out = nn.functional.max_pool2d(out, 2)
        out = out.view(out.size(0), -1)
        out = self.fc(out)
        return out

model = MyModel()
model.conv2.weight.requires_grad_(True)
model.fc.weight.requires_grad_(True)

在上面的代码中，我们将`conv2`和`fc`的参数设置为需要梯度。这样，当我们反向传播时，这些参数的梯度将会被计算和更新。