为什么 torch.gt 函数将 requires_grad 变为 False？答案

【问题标题】：Why does torch.gt function turn requires_grad into False?为什么 torch.gt 函数将 requires_grad 变为 False？
【发布时间】：2019-09-09 12:40:15
【问题描述】：

张量b 和c 的requires_grad 是True。但是张量d 的requires_grad 是False。我很好奇为什么会发生这种变化，因为所有 requires_grad 的输入都是 True。

但是，张量 e 的 requires_grad 是 True。我仍然可以在e 上做backward()。但是这种方式有错误吗？

我正在使用 Python3.7 和 Pytorch1.1。

import torch
import torch.nn as nn

net = nn.Conv2d(1, 1, 3, padding=1)
a = torch.randn(1, 1, 10, 10)
b = net(a)
c = net(b)

d = torch.gt(b, c)

e = b - c
e[e > 0] = 1.0
e[e < 0] = 0.0

【问题讨论】：

标签： python pytorch

【解决方案1】：

我认为这是因为您不能采用大于运算的梯度。返回类型是布尔值：

>>> torch.gt(torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]), torch.tensor([[1, 1], [4, 4]]))
tensor([[False, True], [False, False]])

而减号或其他算术运算返回另一个数字。

【讨论】：