🔥对Pytorch中`backward()`函数的理解🧐
导读 在深度学习框架PyTorch中，`backward()`是一个非常核心且强大的函数。简单来说，它用于计算梯度，也就是模型参数相对于损失函数的偏导数。...
在深度学习框架PyTorch中，`backward()`是一个非常核心且强大的函数。简单来说，它用于计算梯度，也就是模型参数相对于损失函数的偏导数。当你调用`loss.backward()`时，PyTorch会自动根据计算图反向传播误差信号，从而更新网络权重以优化模型表现。
首先，确保你的张量设置了`requires_grad=True`，这样才能跟踪其计算历史，以便后续执行梯度计算。其次，`backward()`会累积梯度，默认情况下不会清零，所以如果你在一个循环中多次调用它，记得手动使用`optimizer.zero_grad()`来清空之前的梯度值，避免影响计算结果。
举个例子：假设你正在训练一个神经网络，输入数据经过几层处理后得到预测值，然后通过损失函数（如MSE或CrossEntropy）与真实标签对比得出误差。此时调用`loss.backward()`，PyTorch就会沿着网络结构一步步计算每个参数对最终损失的影响，为后续的优化步骤提供依据。
总之，理解`backward()`是掌握PyTorch的第一步，也是实现高效模型训练的关键所在！🚀
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