pytorch中.backward

在 PyTorch 中，`.backward()` 是一个计算图中的反向传播函数，用于计算梯度并更新参数。在深度学习中，我们通常使用梯度下降法或其变种算法来优化模型的参数，以降低损失函数的值。在每个训练步骤中，我们需要计算损失函数对模型参数的梯度，然后使用这些梯度来更新模型参数。

`.backward()` 函数计算当前张量的梯度，并将梯度累加到张量的`.grad` 属性中。在反向传播过程中，梯度是从损失函数开始反向传播的，直到所有参与计算的张量都有了梯度。这个过程通常被称为自动微分。

在使用 `.backward()` 函数之前，我们需要设置 `requires_grad=True` 来追踪计算图中的梯度信息。这样，PyTorch 就会自动构建计算图，并记录每个操作的梯度信息，从而实现自动微分。