1.變數是可以有梯度的；對於變數，如果其require_grad為true,則表示允許該變數有梯度；如果反向傳播時損失經過計算圖傳導到該變數且該變數的require_grad為true,則可以通過(變數.grad)檢視該變數的梯度；如果反向傳播時損失無法傳導到該變數，則改變量.grad為none;對於require_grad為false的變數，反向傳播時不會對其計算梯度和更新該引數，該引數的grad一直為none，可以當作常量處理
2.加減乘除賦值等各個操作是讓梯度向後傳播,
3.變數a的require_grad為true,b的require_grad為false,令out=a+b，則out不是變數，而是操作，其求梯度函式為』add』，反向傳播時，a有梯度並更新a的引數，b是常量
在神經網路中，可以利用上述方法檢視梯度的反向傳播是否正常
參考總結:這麼一看其實detach()和detach_()很像，兩個的區別就是detach_()是對本身的更改，detach()則是生成了乙個新的variable
比如x -> m -> y中如果對m進行detach()，後面如果反悔想還是對原來的計算圖進行操作還是可以的
但是如果是進行了detach_()，那麼原來的計算圖也發生了變化，就不能反悔了
函式的可重入性
示例 可重入函式 int double int a 不可重入函式 void foo 對於函式中使用的某乙個變數，若兩次呼叫該函式時，這個變數都執行相同的結果，說明該函式是可重入的，否則是不可重入的。從經驗上來講就是 如果函式中使用了全域性變數或者靜態變數，則該函式是不可重入的，否則是可重入的。下面給...
軟體的可復用性
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Pytorch 中 torchvision的錯誤
在學習pytorch的時候，使用 torchvision的時候發生了乙個小小的問題 安裝都成功了，並且import torch也沒問題，但是在import torchvision的時候，出現了如下所示的錯誤資訊 dll load failed 找不到指定模組。首先，我們得知道torchvision在...