Pytorch的Tensor.to(device)函数不会保存张量的requires_grad信息？_为什么x.to(device)后不能grad

博主最近在写这篇文章的时候，发现即使我使用了backward()，也无法得到我想要的参数的梯度。
博主当然知道pytorch默认只保存叶结点的grad，对于那些中间结点的grad则是一律丢弃。博主当然也知道使用register_hook来获取中间结点的grad。然而这些都不能解决我的问题。我的问题代码如下：

import torch 
import numpy as np
 
device = torch.device('cuda')
x = torch.tensor(np.random.normal(0, 1, [2,3]), requires_grad = True).to(device)
print("grad1: ",x.requires_grad)
y = 2 * x + 3
z = y.sum()
z.backward()
print("grad2: ",x.requires_grad) 
print("grad3: ",x.grad) 

输出为：

grad1:  True
grad2:  True
grad3:  None

从上面的输出可以看出，虽然x的requires_grad信息一直都是True，但是，经过backward()并之后，它的grad依然是None。博主百思不得其解，直到我对代码做出了如下改动:

import torch 
import numpy as np
 
device = torch.device('cuda')
x = torch.tensor(np.random.normal(0, 1, [2,3]), requires_grad = True)
print("x grad1: ",x.requires_grad)
x1 = x.to(device)
y = 2 * x + 3
z = y.sum()
z.backward()
print("x1 grad1: ",x1.requires_grad) 
print("x1 grad2:", x1.grad)
print("grad3: ",x.grad) 

我把to(device)跟x的赋值过程给分开了，因为to(device)本质上是将x复制了一份张量到GPU上。因此GPU上的那份张量(即x1)其实是中间结点，只有x是叶结点，因此也就只有x的grad得到了保存。

所以今后我们在写类似的代码时，尽量用以下两种写法来写：

• 第一种方法就是在定义Tensor的时候就把device给定义好.

import torch 
import numpy as np
 
device = torch.device('cuda')
x = torch.tensor(np.random.normal(0, 1, [2,3]), device = device, requires_grad = True)
print("x grad1: ",x.requires_grad)
y = 2 * x + 3
z = y.sum()
z.backward()
print("grad2: ",x.grad) 

输出为：

x grad1:  True
grad2:  tensor([[2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)

• 第二种方法就是先定义to(device)，再设置requires_grad

import torch 
import numpy as np
 
device = torch.device('cuda')
x = torch.tensor(np.random.normal(0, 1, [2,3])).to(device)
x.requires_grad_(True)
print("x grad1: ",x.requires_grad)
y = 2 * x + 3
z = y.sum()
z.backward()
print("grad2: ",x.grad) 

输出为:

x grad1:  True
grad2:  tensor([[2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)