十二月的猫

PyTorch的自动求导（autograd）通过动态计算图实现梯度计算。计算图将张量（Tensor）的运算过程记录为节点与边，每一步操作（如加减乘除）都会构建图结构。调用backward()时，系统从输出节点反向遍历计算图，利用链式法则逐层计算梯度，并存储在对应张量的.grad属性中。autograd模块自动管理中间变量，无需手动推导公式。通过requires_grad=True开启跟踪，结合with torch.no_grad()可灵活控制求导范围。这种机制让神经网络的训练变得高效且直观。

生成对抗网络（GAN）由“生成器”和“判别器”组成，像一场真假博弈。生成器（造假高手）负责生成逼真数据（如图像），判别器（鉴定专家）则努力分辨数据是真实还是生成。两者不断对抗：生成器优化造假技术，判别器提升鉴别能力。最终，生成器能产出以假乱真的数据，而判别器无法区分真假。GAN凭借这种对抗训练，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域，成为AI创作的核心技术之一。