【代码小坑】梯度回传为0_torch.autograd.grad 为0为什么

记录一下训练过程中遇到的问题，由于这个问题我花了很长时间才解决，所以值得记录。

先给出结论：tensor转换成numpy后会丢失梯度，导致回传出现问题

由于原代码不容易理解，简单用个例子说明

import torch
from torch.autograd import Variable
 
input=Variable(torch.tensor([1,2,3.]))
input.requires_grad=True
input_numpy=input.detach().numpy()
x=input_numpy*2
x_tensor=torch.from_numpy(x)
output=x_tensor.sum()
output.requires_grad=True    # 没有会报错
output.backward()
print(input.grad)

>> None

心得：写代码的时候不知道为啥（可能是脑子抽了），把tensor转成numpy去计算了，实际上numpy能操作的tensor也可以，没必要转化，反而给自己留下了坑。