PyTorch自动求导：从入门到精通

PyTorch是一个强大而灵活的深度学习框架，其中的自动求导功能是其最重要的特性之一。自动求导使得开发者能够轻松地计算复杂的梯度，并用于训练神经网络模型。本文将介绍PyTorch的自动求导功能，并提供相应的源代码示例。

自动求导简介

自动求导是一种计算导数的技术，它允许我们在编写代码时不必明确地计算导数。相反，我们只需定义计算图（computational graph），然后通过反向传播算法（backpropagation）自动计算导数。PyTorch通过其动态计算图的特性为我们提供了强大的自动求导功能。

在PyTorch中使用自动求导

要使用PyTorch进行自动求导，首先需要创建一个需要求导的张量，并将其设置为requires_grad=True。这样做的目的是告诉PyTorch需要跟踪该张量的操作，并计算梯度。

下面是一个简单的示例，演示了如何在PyTorch中使用自动求导：

import torch

# 创建一个需要求导的张量
x = torch.tensor([2.0</