在分析Autograd引擎之前，需要理解导数和偏导数的概念。偏导数是在固定其他变量的情况下对某一变量求导。若函数可微，其导数表现为线性变换。通过链式法则，复合函数的导数可通过各部分导数相乘得到。PyTorch的Autograd引擎在执行操作时构建计算图，累加共享输入的梯度，以确保计算的正确性。

作者使用torchview解析模型，发现其能展示张量、模块、函数等节点及输入输出形状和边关系，支持MLP、BERT、Gemma、Llama 3.2。但torchview无法优化连续矩阵乘法（因d_input与d_hidden差异不大），也无法解析LlamaAttention等特殊模块。作者认为LoRA和反向传播中的Autograd值得探索，并反思自己想法过多、阅读不足。