loss.backward 怎么给指定网络

`loss.backward()` 是 PyTorch 中的一个函数，它用于反向传播误差，也就是计算损失相对于模型参数的梯度。当你训练深度学习模型时，你需要调整参数以最小化损失。这个过程通常包括前向传播（通过模型预测）和反向传播（计算梯度）。

如果你想只对特定部分或某个网络层应用反向传播，你可以：

1. **明确指定**：如果你的模型有一个子模块（如一个层或者一个模型的一部分），可以首先将其设置为需要梯度的模式（`.requires_grad_(True)`），然后只对该子模块调用 `loss.backward()`。例如：

   module_to_update.requires_grad_(True)
   loss = criterion(output, target)
   module_to_update.backward(loss)

2. **选择性地调用**：如果你使用了动态图（默认的PyTorch模式），你可以使用 `.grad_fn` 属性追溯到每个张量的上一步操作，然后仅对那个操作求导。比如：

   for param in model.parameters():
       if param is not None and param.grad is None:
           param.grad = torch.zeros_like(param)
   output.backward()

请注意，如果整个网络都处于 `.requires_grad_(True)` 状态，并且没有特别限制，那么 `loss.backward()` 将会对整个网络的所有参数计算梯度。