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 07:13:44 浏览: 109
在PyTorch中,如果要计算一个Tensor的梯度,需要保证这个Tensor是一个可导的操作的输出,并且在计算这个Tensor的时候,需要将其放入到一个计算图中。
如果一个Tensor的requires_grad属性被设置为True,但是它并没有被放入到计算图中,那么就无法计算它的梯度。因此,在设置requires_grad属性之前,需要先将这个Tensor放入到计算图中,可以使用torch.Tensor()函数或者其他可导的操作来实现。
另外,如果一个Tensor的requires_grad属性被设置为True,但是在计算过程中出现了非可导的操作,比如使用了inplace操作或者使用了不可导的函数,那么也无法计算它的梯度。在这种情况下,可以使用torch.autograd.grad()函数手动计算梯度。
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。