今天被PyTroch tensor的requires_grad搞了一把。具体情况是创建一个tensor和在后续的使用过程中，对requires_grad的取值会影响到python存储的变量是否为leaf node。说起来很抽象，直接上代码。
（有关leaf node，请参考我的另外一篇博客，https://blog.csdn.net/huyaoyu/article/details/81059315）
以下代码测试在PyTorch 1.3.1上。
import torch
if __name__ == "__main__":
a = torch.tensor([1.0], requires_grad=False)
print("a.is_leaf = {}. ".format( a.is_leaf ))
b = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)
print("b.is_leaf = {}. ".format( b.is_leaf ))
c = torch.tensor([1.0], requires_grad=False).clone()
print("c.is_leaf = {}. ".format( c.is_leaf ))
d = torch.tensor([1.0], requires_grad=False).detach()
print("d.is_leaf = {}. ".format( d.is_leaf ))
e = torch.tensor([1.0], requires_grad=False).cuda()
print("e.is_leaf = {}. ".format( e.is_leaf ))
f = torch.tensor([1.0], requires_grad=True).clone()
print("f.is_leaf = {}. ".format( f.is_leaf ))
g = torch.tensor([1.0], requires_grad=True).detach()
print("g.is_leaf = {}. ".format( g.is_leaf ))
h = torch.tensor([1.0], requires_grad=True).cuda()
print("h.is_leaf = {}. ".format( h.is_leaf ))
i = torch.tensor([1.0], requires_grad=True).clone().detach()
print("i.is_leaf = {}. ".format( i.is_leaf ))
j = torch.tensor([1.0], requires_grad=True).detach().clone()
print("j.is_leaf = {}. ".format( j.is_leaf ))
k = torch.tensor([1.0], requires_grad=True).cuda().detach()
print("k.is_leaf = {}. ".format( k.is_leaf ))
各位猜一下输出都是什么？
输出是这样的（PyTorch 1.3.1）：
a.is_leaf = True.
b.is_leaf = True.
c.is_leaf = True.
d.is_leaf = True.
e.is_leaf = True.
f.is_leaf = False.
g.is_leaf = True.
h.is_leaf = False.
i.is_leaf = True.
j.is_leaf = True.
k.is_leaf = True.
其中f和h的输出显示对应的python变量不再是leaf node了。其原因在于torch.tensor([1.0], requires_grad=True)将返回一个设置了requires_grad = True的tensor，这个tensor的所有后续的.clone()和.cuda()操作都是“可微”的，也就是说.clone()和.cuda()操作都将返回一个非leaf node。于是如果我们想确保得到的python变量是一个leaf node，最保险的做法是在使用类似于torch的tensor()或zeros()函数时，不指定requires_grad，此时可以对得到的tensor随意操作.clone()和.cuda()并赋值给其他python变量。在得到最终python变量后，通过显式对requires_grad成员变量赋值从而设自动梯度运算请求。
https://discuss.pytorch.org/t/how-to-define-a-leaf-tensor-in-pytorch-0-4-1/28461/5
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通俗易懂：https://www.zhihu.com/question/24124998
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