loss.backward后求grad

遇到的问题：在loss.backward之后求grad，对A求梯度，is leaf: True，requires_grad: True，但是grad:为什么是None？

首先，需要保证对A进行的操作是可微分的，即对A进行的操作都可以在反向传播中求得其梯度。

其次，需要保证在调用loss.backward()函数之前，loss应该是一个标量。如果loss不是标量，可以先将其汇总为标量，例如通过对其进行求和或者平均等操作。

最后，可能是因为在执行loss.backward()时，存在已经被detach()的tensor或者函数。在这种情况下，grad将是None。解决办法是检查哪一个tensor或者函数产生了grad为None的问题，并尝试将其detach()改为requires_grad=False或者重新设计网络结构。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  在PyTorch中正确求梯度需要注意以下几点：

  1. 张量需要设置requires_grad为True才能进行反向传播，即计算梯度。

  2. loss需要是一个标量，如果是向量的话，需要对其进行求和处理，例如loss = loss.sum()。

  3. 确认是否有in-place操作导致grad为None，如果有，需要将其改为非in-place操作。

  4. 如果有些向量不需要传递梯度，可以使用x.detach()截断梯度传递。

  5. 在loss.backward()外加入with torch.autograd.set_detect_anomaly(True):来方便定位报错的具体位置。

  通过以上步骤，即可获得正确的梯度信息。以下是一个示例代码：

  import torch
  
  # 创建一个张量A，并设置requires_grad为True
  A = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)
  
  # 定义损失函数
  loss = torch.sum(A**2)
  
  # 反向传播求梯度
  loss.backward()
  
  # 获取梯度
  grad = A.grad
  
  print(grad)
  

  输出结果为：

  tensor([2., 4., 6.])
  

  可以看到，通过以上步骤，我们成功地获取了张量A的梯度信息。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^