原帖将策略输出 detach 成 NumPy，再驱动机器人、重新拍照，最后用新观测坐标计算 MSE：
RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
先画清楚损失依赖什么
这道题的链路是“视觉坐标 → 策略动作 → NumPy → 真实电机 → 新画面 → 新坐标 → 损失”。PyTorch 只记录其中实际发生的张量运算；真实机器运动与另一套视觉系统不自动成为可微函数。原题的 double 类型不是这个梯度断点的修复入口。
这里有两个断点：输出先离开了计算图，真实动作和重新拍照也没有可供 autograd 使用的导数。给观测张量强行设置 requires_grad=True，只能对观测本身求导，不能让策略模型自动学会动作。
先在策略输出和损失处分别保留张量，检查连接关系。policy_model、indices 是现有策略模型与当前视觉观测，loss 是当前观测算出的损失：
import torch
x = torch.as_tensor(indices, dtype=torch.float64)
actions = policy_model(x)
print("josh050608")
print("actions:", actions.requires_grad, actions.grad_fn)
print("loss:", loss.requires_grad, loss.grad_fn)
如果动作有 grad_fn 而观测损失没有，缺少的是从损失到策略输出的可微路径。不要把 loss.requires_grad_() 当成训练修复。
有监督动作数据时，可以对模型输出与目标动作直接计算损失。下面 target_actions 必须来自真实标注，不能拿目标图像坐标充当电机动作：
optimizer.zero_grad()
actions = policy_model(x)
target = torch.as_tensor(target_actions, dtype=actions.dtype, device=actions.device)
loss = torch.nn.functional.mse_loss(actions, target)
loss.backward()
optimizer.step()
如果任务只有执行动作后的奖励，应设计策略梯度训练，保存采样动作的 log_prob，以回报构造策略损失；或使用可微环境模型。这需要额外算法与实验，原帖不足以给出一行替换式方案。
验证不能只看 backward() 不报错，还要检查 policy_model 参数的梯度是否存在且有限。在真实机器人上执行前，应先用离线数据验证训练关系。
一个能看出“重新造 Tensor 无法接图”的例子
下面全部在 CPU 上运行，observed 只是合成观测，不操作机器人。它展示即使新张量允许求导，梯度仍不会返回策略权重：
import torch
from torch import nn
policy = nn.Linear(2, 2).double()
state = torch.tensor([[0.2, 0.8]], dtype=torch.float64)
actions = policy(state)
observed = actions.detach().clone().requires_grad_()
disconnected_loss = observed.square().mean()
disconnected_loss.backward()
assert observed.grad is not None
assert policy.weight.grad is None
print("observation has grad, policy has grad:",
observed.grad is not None, policy.weight.grad is not None)
# 另一条有监督路线：目标动作来自离线标注，此处仅用合成值演示。
policy.zero_grad()
target_actions = torch.tensor([[0.1, 0.3]], dtype=torch.float64)
loss = nn.functional.mse_loss(policy(state), target_actions)
loss.backward()
assert policy.weight.grad is not None
assert torch.isfinite(policy.weight.grad).all()
print("supervised gradient:", policy.weight.grad)
有监督方案要求数据中真的存在“该观测下应该采用的动作”。图像目标坐标和电机激活值单位不同，不能因为同样有两个数就直接配对训练。
若只有动作后的回报，策略梯度需要可采样的动作分布、对应 log_prob、回报计算和训练更新规则；动作送到外部环境可以不求导，策略损失通过保存的 log_prob 连接策略参数。这与“对新拍摄坐标做 MSE 后直接 backward”是不同的算法，需要先用离线或仿真数据验证。
判断修复是否有效，应逐层看策略参数的 grad，而不是只看 loss.requires_grad。后者为 True 可能仅说明某个孤立叶子允许求导。应在不执行硬件动作的测试中确认参数更新方向与目标一致，再接入实际控制流程。
参考：原始求助帖；技术依据：PyTorch 自动求导（2.5）、Tensor.backward（2.5）。
