带有 requires_grad 参数的 torch.Tensor()答案

【问题标题】：torch.Tensor() with requires_grad parameter带有 requires_grad 参数的 torch.Tensor()
【发布时间】：2018-11-08 05:15:53
【问题描述】：

我不能使用带有 requires_grad 参数的 torch.Tensor()（torch 版本：0.4.1）

没有 requires_grad ：

x = torch.Tensor([[.5, .3, 2.1]])
print(x)
> tensor([[0.5000, 0.3000, 2.1000]])

with requires_grad=True 或 requires_grad=False ：

x = torch.Tensor([[.5, .3, 2.1]], requires_grad=False)
print(x)
Traceback (most recent call last):
  File "D:/_P/dev/ai/pytorch/notes/tensor01.py", line 4, in <module>
    x = torch.Tensor([[.5, .3, 2.1]], requires_grad=False)
TypeError: new() received an invalid combination of arguments - got (list, requires_grad=bool), but expected one of:
 * (torch.device device)
 * (torch.Storage storage)
 * (Tensor other)
 * (tuple of ints size, torch.device device)
      didn't match because some of the keywords were incorrect: requires_grad
 * (object data, torch.device device)
      didn't match because some of the keywords were incorrect: requires_grad

【问题讨论】：

标签： python pytorch tensor

【解决方案1】：

您正在使用不带 requires_grad 标志的 torch.Tensor 类构造函数创建张量 x。相反，您想使用torch.tensor()（小写't'）方法

x = torch.tensor([[.5, .3, 2.1]], requires_grad=False)

编辑：添加文档链接：torch.Tensor

【讨论】：

想知道为什么会有torch.tensor和torch.Tensor。