pytorch模型转换onnx的时候，遇到了下面的报错信息：

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RuntimeError: Cannot insert a Tensor that requires grad as a constant. Consider making it a parameter or input, or detaching the gradient 

翻译过来就是不能将一个需要梯度的tensor转换为constant。

定位到报错的层，是一个Conv2D，看起来是它对应的weight设置了requires_grad为True。本以为直接修改requires_grad = False 就可以了，但比较诡异的是，实际试下来并不行。

具体来说，尝试了下面的方案，都不work:

• 给forward 函数增加torch.inference_mode() 装饰符
• 在报错的层前面加torch.no_grad() context
• 给输入增加.detach() 函数，去掉梯度
• 给层对应的weight设置requires_grad 为False

最后还是在网上发现了解决方案，尝试之后是work的。具体来说，就是将对应模型的所有层的参数都设置为requires_grad = False:

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for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

大功告成。