autograd.grad错误：似乎其中一个被区分的Tensor在计算图中没有被使用。 _程序开发

创始人

2024-09-23 02:31:01

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这通常是由于在计算中忽略了某个需要进行梯度计算的张量引起的。确保所有需要梯度计算的张量都在计算中使用，并在autograd.grad函数中将这些张量指定为参数即可解决该问题。以下是一个代码示例：

import torch

x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True) y = x ** 2 z = y ** 2

grads = torch.autograd.grad(z, [y, x]) # 传入y和x张量

print(grads)

输出：

(tensor([8.]), tensor([8.]))

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