为什么在pytorch中即使data.requires_grad = True了却也无法计算梯度
时间: 2023-07-14 07:13:43 浏览: 66
在 PyTorch 中,为了计算梯度,需要对计算图中的节点进行追踪。如果我们想要计算一个 tensor 的梯度,需要将它设置为可追踪的。我们可以通过设置 `requires_grad=True` 来实现这一点。
如果设置了 `requires_grad=True`,但是仍然无法计算梯度,可能是因为在计算 graph 时,这个 tensor 节点没有被追踪到。这可能是由于以下原因导致的:
1. 这个 tensor 没有被用来计算任何需要梯度的 tensor;
2. 这个 tensor 被标记为 `volatile=True`,这意味着它不需要梯度,也不会被用于计算梯度;
3. 这个 tensor 所在的计算图已经被释放掉了,因此无法计算梯度。
解决这个问题的方法一般有两种:
1. 确保这个 tensor 被用来计算需要梯度的 tensor,并且没有被标记为 `volatile=True`;
2. 手动指定需要计算梯度的 tensor,例如通过使用 `loss.backward()` 来计算梯度。
相关问题
pytorch会保存param.requires_grad = false的参数吗
不会保存。
在PyTorch中,只有具有requires_grad=True标志的参数才会被保存到模型的状态字典中。如果参数的requires_grad=False,它将不会被保存到状态字典中。
要保存requires_grad=False的参数,可以使用torch.save()和torch.load()函数手动保存和加载它们。但是,这些参数将不会被优化器更新,因为它们不是计算图的一部分。
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。
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