我想知道在将张量发送到pytorch中的损失函数后，是否允许我们更改张量的内容。例如：
x = torch.zeros(1000)
y = torch.zeros(1000)
output = net(x)
loss = criterion(oytput, y)
loss.backward()
optimizer.step()
完成此操作后，是否可以更改y和output的内容而不会产生不良影响？例如：
y[0] = 990
output[0] = 1000
在我完成了小批量处理之后，但是继续给它添加更多小批处理，这会引起问题吗？
我不太确定，因为也许计算图仍在内部引用这些节点。