TypeError: backward()在pytorch中获得意外的关键字参数“grad_tensors”

在PyTorch中，当使用backward()函数时，出现TypeError: backward() got an unexpected keyword argument 'grad_tensors'的错误，这是因为backward()函数不接受grad_tensors参数。

backward()函数是PyTorch中用于计算梯度的函数，它会自动计算张量的梯度并将其累积到对应的张量的grad属性中。该函数的使用方式如下：

loss.backward()

其中，loss是一个标量张量，它通常是模型的损失函数。调用backward()函数后，PyTorch会自动计算loss相对于所有需要求导的张量的梯度，并将梯度值保存在对应张量的grad属性中。

在PyTorch中，backward()函数不接受grad_tensors参数。如果需要对梯度进行加权或者对多个损失函数进行求导，可以使用torch.autograd.grad()函数来实现。该函数的使用方式如下：

grads = torch.autograd.grad(loss, [tensor1, tensor2, ...], grad_tensors=[grad_tensor1, grad_tensor2, ...])

其中，loss是一个标量张量，[tensor1, tensor2, ...]是需要求导的张量列表，[grad_tensor1, grad_tensor2, ...]是对应的权重张量列表。该函数会返回一个梯度张量列表grads，其中每个梯度张量对应一个需要求导的张量。

总结起来，当在PyTorch中出现TypeError: backward() got an unexpected keyword argument 'grad_tensors'的错误时，需要检查代码中是否使用了错误的参数调用了backward()函数，并根据需要使用torch.autograd.grad()函数来实现对梯度的加权或多个损失函数的求导。