Pytorch之requires_grad

在PyTorch中，requires_grad是一个非常重要的属性，它用于标识一个tensor是否需要在计算中保留梯度信息。当我们使用PyTorch进行深度学习模型训练时，通常需要为模型中的可训练参数设置requires_grad=True，以便在反向传播时计算梯度。这样，我们就可以使用优化器更新这些参数，以最小化损失函数，从而改进模型的性能。
为什么需要requires_grad？
在神经网络训练中，我们需要计算损失函数关于模型参数的梯度，以便使用优化器更新参数。因此，我们需要标识哪些参数是需要训练的，以便在反向传播时计算它们的梯度。requires_grad属性正是用于实现这一功能的。
如何使用requires_grad？
在PyTorch中，当你创建一个tensor时，你可以通过设置requires_grad=True来指定该tensor需要在计算中保留梯度信息。例如：

import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)

在这个例子中，我们创建了一个包含三个元素的tensor x，并将其requires_grad属性设置为True。这意味着在后续的计算中，PyTorch会保留与这个tensor相关的梯度信息。
一旦你设置了requires_grad=True，PyTorch会在内部跟踪与该tensor相关的所有操作，以便在反向传播时能够正确地计算梯度。这意味着如果你对一个设置了requires_grad=True的tensor进行了操作，那么这些操作的结果也将具有requires_grad=True。
例如，假设我们有一个简单的线性函数：

y = x * 2

在这个操作中，我们将一个设置了requires_grad=True的tensor x乘以一个标量2。根据乘法的链式法则，这个操作的结果y也将具有requires_grad=True。因此，当我们在训练过程中计算损失函数关于y的梯度时，PyTorch会自动进行反向传播，并正确地计算梯度。
需要注意的是，如果你对一个设置了requires_grad=True的tensor进行了不可微分的操作（如floor、ceil等），PyTorch将抛出一个错误。这是因为这些操作的结果可能没有梯度可供计算。因此，在使用requires_grad=True时，你需要确保你的操作都是可微分的。
默认情况下，PyTorch创建的tensor不具有requires_grad=True属性。这意味着这些tensor不会在计算中保留梯度信息。因此，当你创建自己的tensor时，你需要显式地设置requires_grad=True来指定该tensor需要在计算中保留梯度信息。
总结
在PyTorch中，requires_grad属性是一个非常重要的标识符，用于确定一个tensor是否需要在计算中保留梯度信息。当我们使用PyTorch进行深度学习模型训练时，我们需要为模型中的可训练参数设置requires_grad=True，以便在反向传播时计算梯度。这样，我们就可以使用优化器更新这些参数，以最小化损失函数，从而改进模型的性能。