相关疑难解决方法(0)

我正在阅读PyTorch的文档,并找到了他们编写的示例

gradients = torch.FloatTensor([0.1, 1.0, 0.0001])
y.backward(gradients)
print(x.grad)

其中x是一个初始变量,从中构造y(一个3向量).问题是,渐变张量的0.1,1.0和0.0001参数是什么？文档不是很清楚.

我是 pytorch 的新手，即使是最简单的网络，我也无法在不生成错误的情况下运行backward()。例如：

(Linear(6, 6)(Variable(torch.zeros([10, 6]))) - Variable(torch.zeros([10, 6]))).backward()

抛出以下错误

{RuntimeError}element 0 of variables does not require grad and does not have a grad_fn

我在代码中做错了什么导致了这个问题？