pytorch中backward函数gradient参数

如果y是标量，y.backward( )  很好理解无需参数。

如果y是向量，y.backward() 需要一个gradient参数，作用如下：

1、设x = tensor（[x1,x2,x3]）

2、y = x*2 那么y = tensor([y1,y2,y3])

        如果直接用y对x求导，按照向量对向量的求导，得到的是一个雅可比矩阵： 

                                                      J=