python 反向传播定位源

在 Python 中实现反向传播的源头通常是神经网络模型的损失函数。在神经网络中，我们首先通过前向传播计算得到模型的输出结果，然后计算输出和真实值之间的误差，即损失函数。接下来，我们需要将误差反向传播回网络中，以更新模型的参数，从而最小化损失函数。

在实现反向传播时，通常需要借助于自动微分的功能，例如 PyTorch 的 autograd 包或 TensorFlow 的 GradientTape API。这些工具可以自动计算损失函数相对于模型参数的梯度，从而实现反向传播。

因此，可以说在 Python 中实现反向传播的源头是神经网络模型的损失函数和自动微分工具。