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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 + zprint(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>
”“”