PyTorch自动梯度实战：让张量自己学会求导

PyTorch自动梯度实战：让张量自己学会求导

在深度学习项目中，我们经常需要计算复杂函数的导数。手动计算不仅繁琐容易出错，还会大大降低开发效率。今天我们来聊聊PyTorch中的自动梯度计算功能，这个功能真的让我从繁琐的求导工作中解放出来了。

从实际问题出发：为什么需要自动梯度？

记得我刚入门机器学习时，最头疼的就是反向传播中的链式求导。一个简单的两层神经网络，求导公式就能写满一页纸。直到我发现了PyTorch的autograd功能，才发现原来梯度计算可以这么简单！

初识梯度追踪

在PyTorch中，要让张量支持自动求导，只需要在创建时设置一个参数：

import torch
import numpy as np# 创建需要梯度计算的张量
x = torch.tensor([