一、自动求梯度

1、requires_grad_(), detach(), torch.no_grad()的区别
参考博客：https://www.jianshu.com/p/ff74ccae25f3

2、.grad_fn
每个Tensor都有一个.grad_fn属性，该属性即创建该Tensor的Function, 就是说该Tensor是不是通过某些运算得到的，若是，则grad_fn返回一个与这些运算相关的对象，否则是None。

3、梯度

• grad在反向传播过程中是累加的(accumulated)，这意味着每一次运行反向传播，梯度都会累加之前的梯度，所以一般在反向传播之前需把梯度清零 .grad.data.zero_()
• 在y.backward()时，如果y是标量，则不需要为backward()传入任何参数；否则，需要传入一个与y同形的Tensor

x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], requires_grad=True)
y = 2 * x
z = y.view(2, 2)
print(z)

输出

tensor([[2., 4.],[6., 8.]], grad_fn=<ViewBackward>)

现在 z 不是一个标量，所以在调用backward时需要传入一个和z同形的权重向量进行加权求和得到一个标量。

v = torch.tensor([[1.0, 0.1], [0.01, 0.001]], dtype=torch.float)
z.backward(v)
print(x.grad)

输出

tensor([2.0000, 0.2000, 0.0200, 0.0020])

4、中断梯度

x = torch.tensor(1.0, requires_grad=True)
y1 = x ** 2 
with torch.no_grad():y2 = x ** 3
y3 = y1 + y2print(x.requires_grad)
print(y1, y1.requires_grad) # True
print(y2, y2.requires_grad) # False
print(y3, y3.requires_grad) # True
y3.backward()
print(x.grad)