Autograd 是 PyTorch 中自动微分的核心组件，它允许我们以编程方式定义和计算复杂的梯度。以下是一个简单的 Autograd 教程。
安装 PyTorch
在开始之前，请确保你已经安装了 PyTorch。你可以通过以下命令进行安装：
pip install torch torchvision
简单示例
以下是一个使用 Autograd 的简单示例：
import torch
# 创建一个张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
# 定义一个函数
y = x ** 2
# 计算梯度
y.backward(torch.tensor([1.0, 1.0, 1.0]))
# 打印梯度
print(x.grad)
深度学习应用
Autograd 在深度学习中有着广泛的应用，例如：
- 神经网络训练：使用 Autograd 计算损失函数的梯度，并进行反向传播。
- 模型优化：通过 Autograd 调整模型参数，以最小化损失函数。
更多资源
想要了解更多关于 Autograd 的信息，可以访问以下链接：