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获取梯度 x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) y = x + 2 z = y * y * 3 out = z.mean() out.backward() print(x.grad) 最底层的x需要grad，所以它的上层自然默认求梯度 取出tensor x = torch.randn(1) print(x.item()) 只有一个元素用item取出数字

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