1. 所有的tensor都有.requires_grad属性,可以设置这个属性.

    x = tensor.ones(2,4,requires_grad=True)

2.如果想改变这个属性,就调用tensor.requires_grad_()方法:

   x.requires_grad_(False)

3.自动求导注意点:

  (1)  要想使x支持求导,必须让x为浮点类型;

  (2) 求导,只能是【标量】对标量,或者【标量】对向量/矩阵求导;

  (3) 不是标量也可以用backward()函数来求导;

  (4)  一般来说,我是对标量求导,比如在神经网络里面,我们的loss会是一个标量,那么我们让loss对神经网络的参数w求导,直接通过loss.backward()即可。

      但是,有时候我们可能会有多个输出值,比如loss=[loss1,loss2,loss3],那么我们可以让loss的各个分量分别对x求导,这个时候就采用:
        loss.backward(torch.tensor([[1.0,1.0,1.0,1.0]]))

      如果你想让不同的分量有不同的权重,那么就赋予gradients不一样的值即可,比如:
          loss.backward(torch.tensor([[0.1,1.0,10.0,0.001]]))

      这样,我们使用起来就更加灵活了,虽然也许多数时候,我们都是直接使用.backward()就完事儿了。

  (5)一个计算图只能backward一次,改善方法:retain_graph=True

    但是这样会吃内存!,尤其是,你在大量迭代进行参数更新的时候,很快就会内存不足,memory out了。

引自:

  https://www.jianshu.com/p/a105858567df