[人工智能]Pytorch反向传播梯度始终为None

原因

可能在将需要求梯度的tensor放置在cuda上时出错，如

import torch

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

x = torch.rand(10, 3).to(device)
w = torch.rand(3, 1, requires_grad=True).to(device)
t = (x @ w).sum()
t.backward()
print(w.grad)

# return: None

错误原因：对需要求梯度的张量做了一次to(device)导致叶节点发生变化

一种处理方式如下：

# device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
device = torch.device('cpu')

torch.manual_seed(123)
x = torch.rand(10, 3).to(device)
w = torch.rand(3, 1, requires_grad=True)
w1 = w.to(device)
t = (x @ w1).sum()
t.backward()
print(w.grad)

# return: 
# tensor([[4.4321],
        [4.1784],
        [5.2859]])

这种方式看似work，实际上在写训练模块时，要将w1写在循环内，后续梯度求导就会出现问题，参数得不到更新

正确的处理方式

直接利用人家写好的接口就行啦，别花里胡哨的，.cuda() ，to(device)的。

import torch

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

torch.manual_seed(123)
x = torch.rand(10, 3).to(device)
w = torch.rand(3, 1, requires_grad=True, device=device)
t = (x @ w).sum()
t.backward()
print(w.grad)

# return:
# tensor([[4.4321],
         [4.1784],
         [5.2859]], device='cuda:0')

这样用就不会有什么问题了。