這篇文章主要介紹了python教程之關于__requires__的問題解析，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

這兩天一直迷惑pytorch中關于requires_grad的設置,特別是在寫cudaextension時。今天在pytorchgithub上看到個issue解釋的很不錯,姑且記錄在這以備后用。

python關于__requires__的問題

首先安裝scikit_learn，打開cmd執行下面的命令：

pipinstall-Uscikit-learn

接著安裝配套的Scipy全家桶：

pipinstall--usernumpyscipymatplotlibipythonjupyterpandassympynose

Scipy全家桶的清單大致如下：

MarkupSafe-1.0
　　Send2Trash-1.5.0
　　backports-abc-0.5
　　backports.functools-lru-cache-1.5
　　backports.shutil-get-terminal-size-1.0.0
　　backports.shutil-which-3.5.1bleach-2.1.3
　　colorama-0.3.9configparser-3.5.0
　　cycler-0.10.0
　　decorator-4.2.1entrypoints-0.2.3
　　enum34-1.1.6
　　functools32-3.2.3.post2

關于pytorchrequires_grad

我的問題是在寫cuda擴展時，我會在pythonautograd.Function的forward部分先聲明好變量，就是先分配好內存，然后傳入cuda的函數，cuda內做自定義操作，類似：

classmyfunc(torch.autograd.Function):
　　@staticmethod
　　defforward(ctx,x):
　　out=torch.zeros_like(x)
　　cuda_foward(x,out)
　　ctx.save_for_backward(x)
　　returnout
　　@staticmethod
　　defbackward(ctx,d_out):
　　x,=ctx.saved_tensors
　　d_x=torch.zeros_like(x)
　　cuda_backward(d_x,x,d_out)
　　returnd_x

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“python教程之關于__requires__的問題解析”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創新互聯網站建設公司，，關注創新互聯行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!