Pytorch CNN模型的参数返回无

我创建了一个CNN模型，像这样

global\u model=CNNMnist（args=args）

。然后我将其发送到设备，将其设置为训练。然后，我训练我的本地模型，收集本地的_权重和平均值，得到更新的全局_模型。 现在我正试图从

.parameters（）

函数中获取项目，但得到的只是

None

作为

item.grad

。当我对本地_模型做同样的事情时，我得到了期望的输出。我做错了什么

global_model.to(device)
global_model.train()
...................
global_weights = average_weights(local_weights)
global_model.load_state_dict(global_weights)
last_update = []
for item in global_model.parameters():
    last_update.append(copy.deepcopy(item.grad))
    print(item.grad)

Output: None None None None None None None None

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任何帮助都将不胜感激。

您正在查看从

状态加载的值\u dict

-渐变不会保存在那里。请在呼叫

后退（）

之后和

归零（）之前打印
.grad
，谢谢您的回复。这很有效。但是我还有另一个问题，
backward（）
只出现在本地模型更新中。全局_模型通过平均从局部_模型得到的更新权重进行更新。如果不在全局_模型中使用
backward（）
，如何获得全局_模型的梯度？