requires_grad的三种写法以及区分

requires_grad的三种写法以及区分

第一种：

x = torch.ones(2,2, requires_grad=True)

第二种：

x = torch.ones(2,2)
x.requires_grad_=True

第三种：

x = torch.ones(2,2)
x.requires_grad=True

这三种写法在功能上是等价的，它们都创建了一个形状为 (2 \times 2) 的张量 x，并设置了 requires_grad=True，这意味着 PyTorch 将会追踪对这个张量的所有操作以便未来可以计算梯度。不过，它们之间存在一些细微的差别，主要体现在代码的可读性和意图表达上。

第一种写法：x = torch.ones(2,2, requires_grad=True)

这种写法在创建张量时直接指定了 requires_grad=True。这种方式的优点是它清晰地表达了创建张量的意图，即这个张量是为了后续的梯度计算而创建的。这种写法在代码的可读性方面较好，因为它在张量创建时就明确了梯度追踪的需求。

第二种写法：x = torch.ones(2,2) 后跟 x.requires_grad_=True

这种写法首先创建了一个不需要梯度的张量 x，然后通过调用 .requires_grad_() 方法来设置 requires_grad 属性。这里使用的是 requires_grad_() 方法，它是一个就地操作（in-place operation），意味着它会直接修改调用它的张量，而不是创建一个新的张量。这种方式在某些情况下可以减少内存使用，因为它避免了创建额外的张量副本。

第三种写法：x = torch.ones(2,2) 后跟 x.requires_grad=True

这种写法与第二种写法类似，也是先创建一个不需要梯度的张量 x，然后设置 requires_grad=True。不过，这种方式不是就地操作，它会创建一个新的张量，并且这个新张量的 requires_grad 属性被设置为 True。这种方式在内存使用上可能不如第二种写法高效，因为它涉及到创建一个新的张量。

总结

• 第一种写法 在代码的可读性方面最好，因为它在创建张量时就明确了梯度追踪的需求。
• 第二种写法 是最推荐的写法，因为它通过就地操作来设置 requires_grad，避免了创建额外的张量副本，从而更高效。
• 第三种写法 虽然功能上等价，但由于它不是就地操作，可能会涉及到额外的内存开销，因此在性能敏感的场景下不推荐使用。

在实际开发中，推荐使用第二种写法，因为它在表达意图和性能上都有很好的表现。