遇到问题的代码片段:
import torch
import pandas as pd
import os
from mxnet import sym
x = torch.arange(4.0)
x.requires_grad_(True)
x.grad.zero_()
y = x.
在尝试调用x.grad.zero_()时遇到错误,原因是x.grad初始为None,无法执行该方法。解决方法是在调用backward()前确保requires_grad为True,并在前向传播后执行反向传播以计算梯度。
遇到问题的代码片段:
import torch
import pandas as pd
import os
from mxnet import sym
x = torch.arange(4.0)
x.requires_grad_(True)
x.grad.zero_()
y = x.
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