这个问题通常是因为backward()被调用时没有给tensor设置requires_grad=True，或者是模型的参数没有设定为可训练状态，即requires_grad=False。因此，需要检查模型参数是否正确设置了requires_grad=True，并且检查输出的tensor是否设置了requires_grad=True。以下示例代码演示了如何正确设置requires_grad参数。

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 初始化模型
model = MyModel()

# 定义输入和标签
x = torch.randn(1, 10)
y = torch.tensor([0.5])

# 前向计算
output = model(x)

# 定义损失函数
criterion = nn.BCELoss()

# 将requires_grad设置为True以便反向传播
output.requires_grad = True

# 将模型参数设置为可训练状态
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = True

# 计算损失函数
loss = criterion(output, y)

# 反向传播
loss.backward()

# 更新模型参数
optimizer.step()

在这个示例中，我们将requires_grad=True设置为输出tensor和模型参数，以确保可以进行反向传播。我们也需要将模型参数的requires_grad属性设置为True，以确保梯度可以在反向传播时计算。我们还可以将参数requires_grad属性设置为False，以决定哪些参数应该被优化。