autograd.grad()中梯度始终为零问题。
创始人
2024-09-23 02:31:08
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在使用autograd.grad()时，需要注意它计算的是某一标量相对于一组参数的梯度。如果只计算某个参数的梯度，需要把标量的grad_fn设置为None，否则会计算所有参数的梯度。具体实现如下：
import torch
# 定义模型参数
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
w = torch.tensor([3.0], requires_grad=True)
# 计算标量
y = x * w
# 计算某个参数的梯度
grad_w = torch.autograd.grad(y, w, retain_graph=True)
# 由于y与x相关，所以也需要计算x的梯度，否则会报错
grad_x = torch.autograd.grad(y, x, retain_graph=True)
print(grad_w) # 输出为tensor([2.])
print(grad_x) # 输出为tensor([3.])
在计算某个参数的梯度时，需要将其他参数的grad_fn设置为None，保证只计算该参数的梯度。
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