为什么主要对叶子张量求梯度？

在模型训练过程中，确实主要是对叶子张量（Leaf Tensors）求梯度。叶子张量通常指的是模型的参数（例如权重和偏置），这些是模型训练过程中需要优化的变量。非叶子张量（Non-Leaf Tensors）是那些通过计算得到的中间变量，它们是由叶子张量经过一系列操作（例如加法、乘法等）派生出来的。

为什么主要对叶子张量求梯度？

1. 优化目标：模型训练的目标是优化模型参数（叶子张量），以最小化损失函数。因此，我们需要计算这些参数关于损失函数的梯度，以便使用梯度下降或其他优化算法更新参数。

2. 计算效率：对所有中间变量（非叶子张量）求梯度不仅计算量大，而且通常没有必要。我们只需要知道最终损失相对于模型参数的梯度，而不是中间变量的梯度。

3. 反向传播：在反向传播过程中，PyTorch 会自动计算损失函数相对于所有需要梯度的叶子张量的梯度。这是通过从损失函数开始，沿着计算图反向计算梯度来实现的。

非叶子张量的梯度

虽然通常不需要对非叶子张量求梯度，但在某些情况下，你可能需要访问这些梯度，例如：

• 调试和分析：在模型调试或分析过程中，你可能需要了解中间变量的梯度信息，以帮助理解模型的行为或诊断问题。
• 特定操作的优化：在某些高级优化技术中，可能需要考虑中间变量的梯度信息。

如何对非叶子张量求梯度？

如果你确实需要对非叶子张量求梯度，可以通过调用 retain_grad() 方法来实现。这会告诉 PyTorch 在反向传播时保留该张量的梯度信息。

x = torch.ones(2,2)
x.requires_grad_ = True
y = x * 2
y.retain_grad()
z = y + 3
out = z * z * 3
out.backward()
print(y.grad)  # 现在可以访问 y 的梯度

总结

在模型训练过程中，主要对叶子张量求梯度是因为这些是模型参数，是我们优化的目标。非叶子张量的梯度通常不需要，但在特定情况下可以通过 retain_grad() 方法来获取。