如何解决如何获得仍然具有 requires_grad True 的渐变
设 w
和 phi
为两个参数
w = Parameter(T.tensor([2.2]))
phi = Parameter(T.tensor([1.5]))
wp = w*phi
wp.backward()
Grd = phi.grad
print(Grd)
印刷:
tensor([2.2000])
我想要:
tensor([2.2000],requires_grad=True)
即我想要 phi.grad
作为 w
这是更大网络的参数,应该有 requires_grad=True
以便我可以做
Grd.backward()
w.grad
我不知道如何分离这两个计算图。
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