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在pytorch中，什么时候需要将输入张量的require_grad设置为True？
最佳答案
通常，输入是固定的 - 我们不更改图像，我们仅从固定输入图像推断标签/输出。
由于它们是固定的 - 无需计算输入的梯度，只需计算可训练的参数。
话虽如此，在某些情况下您想要更改输入。例如，当您想要可视化特征时。例如，参见 this nice post .
关于image-processing - 模型的输入需要梯度吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57088243/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！