在使用pytorch实现多项线性回归中，在grad更新时，每一次运算后都需要将上一次的梯度记录清空，运用如下方法:
w.grad.data.zero_()
b.grad.data.zero_()
但是，运行程序就会报如下错误：
报错，grad没有data这个属性，
原因是，在系统将w的grad值初始化为none，第一次求梯度计算是在none值上进行报错，自然会没有data属性
修改方法：添加一个判断语句，从第二次循环开始执行求导运算
for i in range(100): y_pred = multi_linear(x_train) loss = getloss(y_pred,y_train) if i != 0: w.grad.data.zero_() b.grad.data.zero_() loss.backward() w.data = w.data - 0.001 * w.grad.data b.data = b.data - 0.001 * b.grad.data
pytorch 踩坑笔记之w.grad.data.zero_()
原文：https://www.cnblogs.com/keep-s/p/11227159.html