深度学习自动微分教程 🧠

自动微分是深度学习训练的核心机制，PyTorch通过torch.autograd模块实现了这一功能。以下是关键知识点梳理：

1. 基本概念 📖

• 计算图：记录张量操作的有向无环图（DAG），用于追踪梯度
• 梯度计算：通过反向传播自动计算损失函数对模型参数的偏导数
• 动态计算图：相比静态图更灵活，支持即时构建和修改计算流程

2. PyTorch实现方式 💻

import torch

x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
y = x**2 + 3*x + 1
y.backward()  # 反向传播计算梯度
print(x.grad)  # 输出梯度值

⚠️ 注意：需要调用.backward()方法触发梯度计算，requires_grad=True标记需要追踪的张量

3. 应用场景 🚀

• 模型训练：自动计算损失梯度用于参数更新
• 梯度检查：验证手动计算的梯度是否正确
• 特征重要性分析：通过梯度绝对值判断输入特征影响程度

4. 拓展学习 🔗

• 查看完整教程 了解如何结合优化器使用自动微分
• PyTorch官方文档 提供更详细的API说明