PyTorch 的 Autograd 是深度学习模型训练的核心组件，它通过自动计算梯度来实现反向传播。以下是关键知识点：
📌 什么是 Autograd？
Autograd 会追踪所有张量（Tensor）的操作，自动构建计算图并计算梯度。
🧠 核心功能：
- 自动计算损失函数的梯度
- 支持动态计算图（Dynamic Computation Graph）
- 集成在 PyTorch 的
torch.autograd模块中
🧮 使用示例
import torch
# 创建一个需要梯度的张量
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
# 定义计算：y = x^2
y = x ** 2
# 计算梯度
y.backward()
# 输出梯度值
print(x.grad) # 输出 4.0
📚 延伸学习
想要深入了解张量操作？可查看 PyTorch_Tutorials/Tensors 路径，探索更多基础内容！
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