什么是 Autograd？
Autograd 是 PyTorch 中用于自动微分的核心库，能够自动追踪和计算梯度。🚀
- 支持动态计算图（Dynamic Computation Graph）
- 自动计算梯度（Gradient Calculation）
- 集成在 PyTorch 中，无需手动实现反向传播
如何使用 Autograd？
- 创建张量：
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True) - 执行计算：
y = x**2 - 反向传播：
y.backward() - 查看梯度：
x.grad
注意事项
- 需要确保张量的
requires_grad属性设置为True - 在计算过程中避免使用非梯度追踪操作（如
torch.nn.functional中的某些函数） - 动态图特性允许灵活的计算流程，适合复杂模型