python 如何在Pytorch中将带梯度的Tensor列表转换为带梯度的Tensor的Tensor

mepcadol 于 2023-03-16 发布在 Python

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我在试着用梯度转换Tensor的列表，

a = [tensor(2.4888, grad_fn=<PowBackward0>), tensor(2.4224, grad_fn=<PowBackward0>)]

具有梯度的Tensor的Tensor。例如，预期结果：

a = tensor([tensor(2.4888, grad_fn=<PowBackward0>)], [tensor(2.4224, grad_fn=<PowBackward0>)])

我尝试的代码：

我试着用

a = torch.tensor(a, dtype=torch.float)

但它给了我以下的信息当前结果：

tensor([2.4888],[2.4224])

1条答案

c = torch.cat([a, b], dim=0)
c.requires_grad = True 
c.grad = torch.cat([a.grad, b.grad], dim=0)

a和B需要是叶Tensor才能存储梯度。要使它们成为叶节点，您可以使用retain_grad函数，这样您的Tensor梯度将被存储。您能提供更多问题的上下文吗？
请参考此解决方案retain_grad