浅解PyTorch的自动求导（Autograd）

欢迎来到这篇博客，今天我们将探讨PyTorch中一个强大且核心的功能——自动求导（Autograd）。无论你是刚刚入门深度学习，还是已经有一些经验，但对自动求导仍感到困惑，本文都将带你逐步深入了解这个重要的概念。

什么是自动求导？

自动求导是深度学习框架中的一项关键功能，它使得我们能够轻松计算复杂模型的梯度（导数）。梯度是一个非常重要的概念，它告诉我们在参数空间中，模型的性能如何随着参数的微小变化而变化。在训练神经网络时，我们通常需要调整模型参数，以最小化损失函数，而自动求导帮助我们计算出损失函数对于参数的梯度，从而实现参数的更新。

PyTorch的Autograd模块是一个强大的自动求导引擎，它能够自动跟踪和计算张量上的所有操作，并构建计算图，以便在需要时计算梯度。让我们从基础开始，逐步深入了解这个概念。

张量（Tensors）和梯度（Gradients）

在PyTorch中，一切都从张量开始。张量是多维数组，类似于NumPy数组，但具有额外的功能。张量可以表示数据、模型参数和梯度。梯度是张量的一种特殊属性，它存储了关于张量的导数信息。

让我们看一个简单的例子，来了解如何创建张量并计算梯度：

import torch

# 创建一个张量，并设置requires_grad=True，以便计算梯度
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)

# 定义一个函数 y = x^2
y = x ** 2

# 自动计算梯度
y.backward()

# 输出梯度
print(x.grad)  # 输出：4.0

在这个例子中，我们首先创建了一个张量 x，并将 requires_grad 属性设置为 True，表示我们希望计算关于这个张量的梯度。然后，我们定义了一个函数 y = x^2，并调用了 y.backward() 来计算梯度。最后，我们可以通过 x.grad 来访问计算得到的梯度，它是 4.0。

这个简单的例子展示了PyTorch的自动求导如何轻松地计算导数。

计算图（Computation Graph）

为了更好地理解自动求导，我们需要了解计算图的概念。计算图是一个用于表示计算过程的有向图，其中节点表示操作，边表示数据流。在PyTorch中，计算图被动态构建，每次对张量执行操作时，都会向计算图中添加新的节点。

让我们通过一个示例来可视化计算图的构建：