y.grad 到底为None还是不为 None

非常抱歉，我再次犯了错误。在上面的例子中，因为 `y` 和 `z` 都不需要计算梯度，所以 `y.grad` 返回 `None`。如果将 `requires_grad` 属性设置为 `True`，则可以计算 `y` 的梯度，例如：

import torch

x = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)
y = x.detach().clone().requires_grad_(True)  # 分离出来需要梯度的 Tensor
z = y.pow(2).sum()

z.backward()  # 计算 x 和 y 的梯度
print(x.grad)  # tensor([2., 4., 6.])
print(y.grad)  # tensor([2., 4., 6.])

在上面的例子中，`y` 的 `requires_grad` 属性被设置为 `True`，表示需要计算梯度。接下来，对 `y` 进行平方和的运算，并将结果保存在 `z` 中。最后，调用 `z.backward()` 方法计算 `z` 对 `x` 和 `y` 的梯度，因为 `y` 需要计算梯度，所以 `y.grad` 不为 `None`，而是一个 Tensor，其值为 `tensor([2., 4., 6.])`。

相关问题

x.grad.zero_() AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'zero_'

这个错误通常是由于没有正确定义梯度而导致的。在你的代码中，你定义了一个张量x并将其设置为需要梯度，但是你没有定义任何函数来计算梯度。因此，当你尝试使用x.grad时，它返回NoneType对象，因为没有任何梯度可用。要解决这个问题，你需要定义一个函数来计算梯度。你可以使用PyTorch的autograd模块来自动计算梯度，或者手动计算梯度并将其分配给x.grad。下面是一个示例代码，它使用autograd模块来计算梯度：
import torch

x = torch.arange(4.0, requires_grad=True)
y = x.sum()
y.backward()
print(x.grad)

如果你想手动计算梯度并将其分配给x.grad，你可以使用以下代码：

import torch

x = torch.arange(4.0, requires_grad=True)
y = x.sum()
y.backward()
grad = torch.ones_like(x)
x.grad = grad
print(x.grad)

torch.no_grad()函数的用法

`torch.no_grad()` 是一个上下文管理器，用于控制是否需要计算梯度。在 `torch.no_grad()` 上下文中计算的所有操作都不会被跟踪，也不会影响梯度，可以有效地节省内存。

使用方法如下：

with torch.no_grad():
    # 在这个上下文中，计算不会被跟踪，也不会影响梯度
    x = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)
    y = x * 2
    z = y.mean()
    print(x.grad)  # None
    print(y.grad)  # None
    print(z.grad)  # None

在上面的示例中，在 `torch.no_grad()` 上下文中计算的 `x`、`y`、`z` 都不会被跟踪，也不会影响梯度。因此，它们的梯度都是 `None`。