torch.autograd.function.FunctionCtx.save_for_backward

FunctionCtx.save_for_backward(*tensors)

将给定的张量保存以备将来调用 backward()。

save_for_backward 应该最多调用一次，在 setup_context() 或 forward() 方法中，并且只能使用张量作为参数。

所有打算在反向传播过程中使用的张量都应该使用 save_for_backward 保存（而不是直接保存在 ctx 上），以防止出现不正确的梯度和内存泄漏，并启用保存的张量钩子的应用。请参阅 torch.autograd.graph.saved_tensors_hooks。

请注意，如果将中间张量（既不是 forward() 的输入也不是输出的张量）保存以备反向传播，则自定义函数可能不支持双重反向传播。不支持双重反向传播的自定义函数应使用 @once_differentiable 装饰其 backward() 方法，以便在执行双重反向传播时引发错误。如果要支持双重反向传播，则可以在反向传播期间根据输入重新计算中间值，或者将中间值作为自定义函数的输出返回。有关更多详细信息，请参阅 双重反向传播教程。

在 backward() 中，可以通过 saved_tensors 属性访问保存的张量。在将它们返回给用户之前，会进行检查以确保它们没有在任何修改其内容的原地操作中使用。

参数也可以是 None。这将执行一个无操作。

有关如何使用此方法的更多详细信息，请参阅 扩展 torch.autograd。

示例：

>>> class Func(Function):
>>>     @staticmethod
>>>     def forward(ctx, x: torch.Tensor, y: torch.Tensor, z: int):
>>>         w = x * z
>>>         out = x * y + y * z + w * y
>>>         ctx.save_for_backward(x, y, w, out)
>>>         ctx.z = z  # z is not a tensor
>>>         return out
>>>
>>>     @staticmethod
>>>     @once_differentiable
>>>     def backward(ctx, grad_out):
>>>         x, y, w, out = ctx.saved_tensors
>>>         z = ctx.z
>>>         gx = grad_out * (y + y * z)
>>>         gy = grad_out * (x + z + w)
>>>         gz = None
>>>         return gx, gy, gz
>>>
>>> a = torch.tensor(1., requires_grad=True, dtype=torch.double)
>>> b = torch.tensor(2., requires_grad=True, dtype=torch.double)
>>> c = 4
>>> d = Func.apply(a, b, c)