关于withtorch.no_grad:的一些小问题

with torch.no_grad:是截断梯度记录的，新生成的数据的都不记录梯度，但是今天产生了一点小疑惑，如果存在多层函数嵌入，是不是函数内所有的数据都不记录梯度，验证了一下，确实是的。

import torch x = torch.randn(10, 5, requires_grad = True) y = torch.randn(10, 5, requires_grad = True) z = torch.randn(10, 5, requires_grad = True) def add(x,y,z): w = x + y + z print(w.requires_grad) print(w.grad_fn) def add2(x,y,z): add(x,y,z) with torch.no_grad(): add2(x,y,z) add2(x,y,z) “”“ 输出： False None True <AddBackward0 object at 0x00000250371BED68> ”“”