element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布
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#python #深度学习 #神经网络

文章讲述了在使用神经网络时遇到的错误，原因是loss默认的requires_grad属性为False，不计算梯度。解决方法是将loss的requires_grad属性设为True以便进行梯度反向传播。

在运行神经网络求梯度的时候遇到了这样的问题。

发现出错在

原因：这里的loss默认的requires_grad是False，因此在backward()处不会计算梯度，导致出错

方法：将loss的requires_grad属性设为True，如下所示：

PYTHONGODIE_
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【踩坑】修复PyTorch报错 element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
xfxuezhang.cn
03-06 2万+
不小心就会出的错
RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
2301_79728788的博客
05-24 171
执行loss.backward()时会报RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn 的错误。将loss这个tensor的requires_grad属性设为True。loss默认的requires_grad是False，
PyTorch RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
Natukiaaa的博客
09-11 714
RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
Transformers解决RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
wozuishuai_的博客
01-31 600
时，会报错RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn。
报错解决—— element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
Williamcsj的博客
05-18 455
backward()的变量的requires_grad是False，会导致不会计算梯度，从而报错。
RunTimeError:element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
m0_57790267的博客
11-01 3708
这个错误源于Pytorch对Tensor进行 backward() 自动求导时，该Tensor的requires_grad为False，requires_grad参数指定是否记录对Tensor的操作以便计算梯度。在创建Tensor时该参数默认为False，需要手动设置如下。也可以通过loss.requires_grad_(True)设置。
RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn Loss无法反向传播
weixin_51500700的博客
12-21 4443
冻结部分预训练模型或模型部分参数导致loss的required_grad=False，则无法backward，报错RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn。
【问题记录】RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
yokon的博客
03-25 913
进行了修改，能够解决报错问题，但是能够从评论区看出该方法治标不治本，并且存在漏洞，在本实验中表现为初轮iteration损失巨巨巨高（高达97…，而正常损失之介于0…经调试发现，在传播过程中BCE在网络返回值与标签值均为内存地址，而BCL为Tensor张量可见。在对神经网络的损失函数进行修改时遇到标题中的问题。
【已解决】RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
BetrayFree的博客
10-18 5446
后来我在想为什么这个会出现这么多问题？环境问题吗，因为我的是python3.8，但是这个项目是两年前的，所以很有可能是因为我的python和pytorch太新了，那就换一个python3.6的吧，然后torch对应的版本也降低一下。这个根据描述也能看出来问题的原因所在，其实就是有了0元素，什么时候会有0元素呢？其实这个问题不难想的，针对梯度下降的过程，肯定是因为没计算梯度呗，对吧，那只要在执行的过程中让其保持计算就行了，说明backward()处不会计算梯度，导致出错。
特殊的bug：element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
Yonggie的博客
12-26 1213
很多帖子都说了，设置requires_grad_()就行。这样子直接看，傻瓜都不会犯错。而我这个就比较隐蔽了。但是我这次遇到的不一样，设置了都不行。大家引以为鉴，看看出现这个情况没。我是这种情况，在前面设置了。，又在这个的作用域下进行了。
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