为什么在pytorch中即使data.requires_grad = True了却也无法计算梯度

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。