pytorch损失反向传播后梯度为none的问题
错误代码：输出grad为none
a = torch.ones((2, 2), requires_grad=True).to(device)
b = a.sum()
b.backward()
print(a.grad)
由于.to(device)是一次操作，此时的a已经不是叶子节点了
修改后的代码为：
a = torch.ones((2, 2), requires_grad=True)
c = a.to(device)
b = c.sum()
b.backward()
print(a.grad)
类似错误：
self.miu = torch.nn.Parameter(torch.ones(self.dimensional)) * 0.01
应该为
self.miu = torch.nn.Parameter(torch.ones(self.dimensional) * 0.01)
补充：pytorch梯度返回none的bug
pytorch1.4.0如果使用了view方法，reshape方法tensor即使设置了requires_grad，反向传播之后， x返回没有grad梯度，为none
不知道其他版本有无此bug
补充：PyTorch中梯度反向传播的注意点
在一个迭代循环中optimizer.zero_grad()语句的位置比较随意，只要放在loss.backward()前面即可，它的作用是将梯度归零，否则会在每一个迭代中进行累加，
loss.backward()的作用是反向传播，计算梯度，optimizer.step()的功能是优化器自动完成参数的更新。
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。
