torch.grad

torch.grad是PyTorch中的一个函数，用于计算某个标量函数某个或某输入张量的梯度。它的函数名如下：

python
torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False)

其中，参数说明下：
- `outputs`：需要求梯的标量张量或张量序列。
- `inputs`：输入张量，对其求梯度。
- `grad_outputs`：与`outputs`形状相同的张量，用于指定输出的梯度默认为None，表示输出的梯度为。
- `retain_graph`：是否保留计算图以供后续计算，默认为None，表示根据需要自动释放计算图。
- `create_graph`：是否创建导数计算图，默认为False，表示只计算一阶导数。
- `only_inputs`：是否只对输入求导，默认为True，表示只计算输入的梯度。
- `allow_unused`：是否允许未使用的输入，默认为False，表示如果某个输入未被使用，则会抛出错误。

返回值是一个元组，包含了与`inputs`相同形状的张量，表示对应输入的梯度。