🔍 什么是自动梯度？

自动梯度（Autograd）是PyTorch实现深度学习的核心功能，它通过动态计算图自动追踪操作并计算梯度。

  • 📌 支持反向传播（Backward）
  • 📌 自动生成计算图（Graph）
  • 📌 高效处理复杂模型的梯度计算

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🧠 关键技术解析

1. 动态计算图的优势

  • 🔄 实时构建计算流程（如torch.nn模块）
  • 📈 灵活处理不同维度的张量操作
  • 🎨 示例：使用requires_grad=True标记可微变量 
    x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
y = x**2
y.backward()  # 自动计算dy/dx
    autograd_guide

2. 常见应用场景

  • 📈 损失函数优化（如loss.backward()）
  • 🧪 梯度检查（torch.autograd.gradcheck）
  • 🧠 混合精度训练（torch.cuda.amp）

⚠️ 注意事项

  • ⚠️ 避免在非标量输出上调用.backward()
  • ⚠️ 使用detach()分离计算图以节省内存
  • ⚠️ 多个.backward()调用需注意梯度累积

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📈 图片辅助说明

neural_network
（图示：神经网络中的梯度传播过程）

📌 扩展阅读

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