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为什么在进行torch.nn.conv2d操作时requires_grad会从true变成false？

在进行torch.nn.conv2d操作时，requires_grad属性从true变为false的原因可能是使用了不可训练的权重参数进行卷积操作。在torch.nn.conv2d函数中，权重参数（weight）是一个torch.Tensor类型的变量，它的requires_grad属性决定了是否对该参数进行梯度计算和反向传播。

当我们在进行卷积操作时，如果使用了不可训练的权重参数，即requires_grad属性为false，那么在该操作中生成的新的输出张量将自动继承requires_grad属性为false，即新的张量也将不具备梯度计算和反向传播的能力。

这种行为是出于性能优化的考虑。由于不可训练的权重参数没有参与梯度计算，所以不需要保留梯度相关的计算图和中间结果，从而节省内存和计算资源，提高计算效率。

需要注意的是，如果希望在卷积操作中保留requires_grad属性为true，以便进行梯度计算和反向传播，需要使用可训练的权重参数，即requires_grad属性为true的torch.Tensor类型的变量作为权重参数。

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