在 PyTorch 中，可以通过查看张量的 requires_grad 属性来确定该变量是否要求计算梯度。具体来说，对于一个张量 x，可以通过访问 x.requires_grad 属性来获取它的梯度计算标志。
以下是一个示例：
import torch # 创建一个大小为 (3, 4) 的张量，设置其需要计算梯度 x = torch.randn(3, 4, requires_grad=True) # 查看 x 是否需要计算梯度 print(x.requires_grad)
在上述示例中，我们创建了一个大小为 (3, 4) 的张量 x 并将其设置为需要计算梯度。然后，我们使用 x.requires_grad 来查看 x 是否需要计算梯度，并将结果打印出来。
如果 x 需要计算梯度，则输出为 True；否则，输出为 False。如果想要修改 x 是否需要计算梯度，可以使用 x.requires_grad_() 方法来动态修改 requires_grad 属性。
