PyTorch 提供了一些函数用于判断当前的梯度计算状态以及张量是否需要梯度。这些函数帮助开发者在训练、推理和调试过程中了解和控制梯度计算行为。

PyTorch 梯度判断函数

1. torch.is_grad_enabled()

• 功能： 判断当前是否启用了全局的梯度计算状态。
• 返回值： 布尔值，True 表示启用了梯度计算，False 表示禁用了梯度计算。
• 使用场景：
  • 检查代码运行时是否处于梯度计算模式（如在 torch.no_grad() 或 torch.enable_grad() 上下文中）。
  • 在动态控制中用于调试或条件判断。
• 示例：

import torch

print(torch.is_grad_enabled())  # 默认输出：True
with torch.no_grad():
    print(torch.is_grad_enabled())  # 输出：False
with torch.enable_grad():
    print(torch.is_grad_enabled())  # 输出：True

2. tensor.requires_grad

• 功能： 判断特定张量是否需要计算梯度。
• 返回值&