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element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

Element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn在使用PyTorch进行深度学习模型训练的过程中,你可能会遇到一个错误消息...:"element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn"(张量的第0个元素不需要梯度且没有梯度计算函数)。...)通过上述代码,我们成功避免了"element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn"错误,并成功计算了梯度。...结论在使用PyTorch进行深度学习模型训练过程中,我们可能会遇到"element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn...在这个过程中,我们可能会遇到"element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn"的错误。

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pytorch中loss函数及其梯度的求解

使用代码详解 在自动求导中, import torch # 假设构建的是 pred = x*w + b的线性模型 # 另x初始化为1,w为dim=1、值为2的tensor,b假设为0 x = torch.ones...API为: torch.autograd.grad(pred, [w]),括号内依次为预测值和要求导的参数 print(torch.autograd.grad(mse, [w])) 此时输出会报错 RuntimeError...: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn 这是由于w参数在初始化时并没有赋予其导数信息,pytorch...更新代码为:.requires_grad_() 注意后面的_是进行了repalce(替换)操作。...在进行更新操作后,还需要进行动态图更新,即重新设置求导信息 重新为: w.requires_grad_() mse = F.mse_loss(x*w, torch.ones(1)) print(torch.autograd.grad

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