今天小编就为大家分享一篇pytorch 自定义参数不更新方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

nn.Module中定义参数：不需要加cuda，可以求导，反向传播 class BiFPN(nn.Module): def __init__(self, fpn_sizes): self.w1 = nn.Parameter(torch.rand(1)) print(no---------------------------------------------------,self.w1.data, self.w1.grad) 下面这个例子说明中间变量可能没有梯度，但是最终变量有梯