PyTorch:如何让张量中只有选定的元素是可微的？

在PyTorch中，可以使用torch.requires_grad_()方法来设置张量中只有选定的元素是可微的。该方法用于原地修改张量的requires_grad属性，使得只有指定的元素会被记录梯度信息。

以下是一个示例代码：

import torch

# 创建一个张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], requires_grad=True)

# 设置只有选定的元素是可微的
x.requires_grad_(False)  # 将requires_grad属性设置为False

# 对张量进行操作
y = x * 2

# 计算梯度
y.backward(torch.tensor([1.0, 0.0, 1.0, 0.0]))

# 输出梯度
print(x.grad)

在上述代码中，我们首先创建了一个张量x，并将其requires_grad属性设置为True，表示需要计算梯度。然后，我们使用requires_grad_()方法将requires_grad属性设置为False，只有选定的元素不会被记录梯度信息。接着，我们对张量进行操作，计算出结果张量y。最后，通过调用backward()方法并传入梯度张量，计算出x的梯度，并通过x.grad输出梯度值。

需要注意的是，requires_grad_()方法是原地操作，会直接修改张量的属性，而不会返回新的张量。