浅谈对pytroch中torch.autograd.backward的思考

反向传递法则是深度学习中最为重要的一部分,torch中的backward可以对计算图中的梯度进行计算和累积 这里通过一段程序来演示基本的backward操作以及需要注意的地方 >>> import torch >>> from torch.autograd import Variable >>> x = Variable(torch.ones(2,2), requires_grad=True) >>> y = x + 2 >>> y.grad_fn Out[6]: >