【Pytorch Tutorial】 两个标志：requires_grad 和 volatile

所有的Variable都有requires_grad 和 volatile这两个标志。

1. requires_grad

requires_grad = True，则说明需要求梯度；= False，则不需要求梯度。

利用requires_grad可以节省计算资源，提高效率，比如：当我们只优化新的fc层，那么只需要新的fc的梯度，中间层（fc之前的层）则不需要求梯度，那么就可以将中间层的requires_grad设置为False，系统将不会求中间层的梯度，节省了资源和时间，即“排除子图”。

2. volatile

volatile = True，则requires_grad = False；Vice Versa。

volatile应用于inference更合适，不会有缓存，占用资源最小。

注意：如果a是requires_grad=True，b是requires_grad=False，则c=a+b是requires_grad=True；同样的道理应用于volatile。