在pytorch中对非叶节点的变量计算梯度实例

在PyTorch中，如果一个变量既不是标量也不是叶子节点，那么默认情况下不会为该变量计算梯度。这种情况下，我们需要显式地告诉PyTorch对该变量进行梯度计算。下面是完整的攻略，包含两条示例说明：

1. 修改require_grad参数

当我们定义一个变量时，可以使用requires_grad参数来告诉PyTorch是否需要为该变量计算梯度。默认情况下，该参数为False，即不需要计算梯度。如果我们需要对该变量计算梯度，则需要将该参数设置为True。下面是一个示例代码：

import torch

x = torch.randn((2, 2), requires_grad=True)
y = torch.randn((2, 2))
z = x * y
print(z)

在上面的代码中，我们定义了一个2x2的变量x，并将requires_grad设置为True。然后我们定义了一个2x2的变量y，并将x和y相乘得到变量z。最后打印了z的值。由于z是x和y的乘积，因此z也是非叶节点，需要进行显式的梯度计算。

如果我们要计算z对x的梯度，则可以调用backward()方法：

z.backward(torch.ones_like(z))
print(x.grad)

在上面的代码中，我们调用了backward()方法，并传入了一个与z形状相同的张量作为参数。这个张量是一个全1的张量，表示z的梯度全部为1。然后打印了x的梯度。由于x是我们要计算梯度的变量，因此我们可以获取到x的梯度。

2. 使用retain_graph参数

如果对于同一个非叶节点，我们需要计算多个变量的梯度，那么就需要使用retain_graph参数。这个参数用于告诉PyTorch需要保留计算图，以便后续计算梯度。下面是一个示例代码：

import torch

x = torch.randn((2, 2), requires_grad=True)
y = torch.randn((2, 2))
z = x * y
w = z + 2
print(w)

在上面的代码中，我们定义了一个2x2的变量x，并将requires_grad设置为True。然后我们定义了一个2x2的变量y，并将x和y相乘得到变量z。最后又将z加上2，并得到变量w。由于z是非叶节点，因此我们需要为z计算梯度，以便计算x的梯度。

如果我们直接调用backward()方法，会报错：

w.backward()

错误信息如下：

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

这是因为我们并没有为z计算梯度，因此不能计算w的梯度。在这种情况下，我们需要使用retain_graph参数：

w.backward(retain_graph=True)
z.backward(torch.ones_like(z), retain_graph=True)
print(x.grad)

在上面的代码中，我们先计算w的梯度，并设置retain_graph=True，表示需要保留计算图。然后我们计算z的梯度，并设置retain_graph=True，表示需要保留计算图。最后打印了x的梯度。由于z和w都依赖于x，因此我们需要先计算w的梯度，再计算z的梯度，才能计算x的梯度。

以上就是对在PyTorch中对非叶节点的变量计算梯度的完整攻略，包含两个示例说明。