torch.tensor 变量数值更改

在运行代码时出现以下错误：

a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.

原因是张量的 梯度 为 True：

import torch

a = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
b = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
c = a * b

如果直接修改数据就会报错，所以正确的修改方式应该是：

a.data[0] = torch.tensor([2,1])

print("a", a)
print("c", c)

得到输出结果为：

a tensor([[2., 1.],
        [1., 1.]], requires_grad=True)
c tensor([[1., 1.],
        [1., 1.]], grad_fn=<MulBackward0>)

这是因为 

a.data 的 requires_grad= False ，所以直接更改不会影响张量 a 的梯度选项

参考文章链接：链接