.ai | PyTorch 中的自动微分 autograd
原文中文，约6700字，阅读约需16分钟。发表于：。我对 PyTorch 中的自动微分还是一知半解，停留在知道计算图和反向传播的概念，以及能看懂和小改别人写好的代码的水平。之所以存在这样的认知断层，是因为介绍自动微分的时候一般是手动计算张量，然后给读者画个计算图；而真正干活的时候一般是写一个神经网络的类，这个类继承自 `torch.nn.Module`。
本文探讨了PyTorch的自动微分机制，强调计算图和反向传播的重要性。自动微分主要针对PyTorch张量，神经网络通过torch.nn.Module实现，计算过程封装在forward()方法中。文章还介绍了张量的创建与操作，以及在训练中管理梯度和参数更新的方式。
