关于pytorch复现模型的一些报错总结

1.RuntimeError: One of the differentiated Tensors does not require grad

关于这个报错的意思是：有一个参数不需要计算导数
此torch.autograd.grad函数参数如下：outputs，inputs,函数功能是求outputs关于inputs的导数，此处的inputs需要加requires_grad_()定义：

v = Variable(v).to(device).requires_grad_()

2. RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs：

在loss.backward()中报错：显然是因为此处的loss不是标量而是张量，经过反复检查发现model采用nn.DataParallel导致loss是一个张量长度为cuda数量。因此删除如下代码：

model = nn.DataParallel(model).to(device)