@once_differentiable有什么用？

from torch.autograd.function import once_differentiable
class GOF_Function(Function):
    @staticmethod #一般来说，要使用某个类的方法，需要先实例化一个对象再调用方法。 而使用@staticmethod或@classmethod，就可以不需要实例化，直接类名.方法名()来调用。
    def forward(ctx, weight, gaborFilterBank):# 在forward中，需要定义GOF_Function这个运算的forward计算过程
        ctx.save_for_backward(weight, gaborFilterBank)  # 将输入保存起来，在backward时使用
        output = _C.gof_forward(weight, gaborFilterBank)
        return output

    @staticmethod
    @once_differentiable
    def backward(ctx, grad_output):
        weight, gaborFilterBank = ctx.saved_tensors
        grad_weight = _C.gof_backward(grad_output, gaborFilterBank)
        return grad_weight, None