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
时间: 2023-12-18 20:03:35 浏览: 34
如果在 `fs = net.forward(x)` 中,输入 `x` 的 `requires_grad` 属性被设置为 `False`,那么在计算 `fs` 和执行反向传播时,`x` 的梯度将无法被计算。
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:
```python
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。
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:
```python
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。
fs = net.forward(x) fs[0, label].backward(retain_graph=True) grad_orig = x.grad.data.clone()为什么报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'data'
这个错误通常表示在计算图中无法找到梯度。可能是因为在执行 `fs[0, label].backward(retain_graph=True)` 时,梯度没有被正确地计算,导致 x.grad 为 None。这可能是因为网络输出的结果 `fs` 不包含需要计算梯度的变量,或者代码中存在其他的错误。
你可以尝试检查以下事项:
- 确保 `fs` 是需要计算梯度的变量的函数输出。
- 检查计算梯度的操作是否正确定义,并且没有出现错误。
- 确保 `x` 被设置为需要计算梯度的变量。
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。
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