当使用OpenNMT-py训练模型时，我们会得到一个字典作为输出，其中包含网络的权重和偏置。然而，这些张量的requires_grad属性被设置为False，因此没有梯度。例如，在一个层中，我们可能会有以下张量，表示编码器和解码器中的嵌入、权重和偏置。它们都没有梯度属性。

encoder.embeddings.emb_luts.0.weight

decoder.embeddings.emb_luts.0.weight

encoder.rnn.weight_ih_l0

encoder.rnn.weight_hh_l0

encoder.rnn.bias_ih_l0

encoder.rnn.bias_hh_l0

decoder.rnn.layers.0.weight_ih

decoder.rnn.layers.0.weight_hh

decoder.rnn.layers.0.bias_ih

decoder.rnn.layers.0.bias_hh

OpenNMT-py是否有某个选项可以将requires_gradient设置为True，或者是否有其他方法可以获取这些张量的梯度？

回答：

梯度只能在训练循环内访问，即在调用optim.step()时。如果你想将梯度（或梯度的范数或其他信息）记录到TensorBoard中，最好在优化器步骤调用之前获取它们。这在Trainer对象的_gradient_accumulation方法中进行。

请注意，optim.step()的调用有两个地方。具体使用哪一个取决于你是每次批次后进行更新，还是累积多个批次的梯度后进行更新。