如何获得仍然具有的渐变，需要_grad True

Question

设w和phi为两个参数

w = Parameter(T.tensor([2.2]))
phi = Parameter(T.tensor([1.5]))
wp = w*phi
wp.backward()
grd = phi.grad
print(grd)

印刷品：

tensor([2.2000])

我想：

tensor([2.2000], requires_grad=True)

也就是说，我希望phi.grad作为w这是一个较大网络的参数，应该有requires_grad=True，这样我就可以

grd.backward()
w.grad

我不知道如何把这两个计算机图形分开