pytorch安装Track back

PyTorch的追踪（Tracking）功能，也称为反向传播（Backpropagation），是其自动微分（Automatic Differentiation）的核心部分。它允许你在神经网络训练过程中计算梯度，以便更新模型参数。要安装并启用PyTorch的追踪，首先需要确保你已经安装了Python、PyTorch库及其相关的依赖。

1. **安装PyTorch**：你可以通过pip进行安装：

   pip install torch torchvision

2. **导入并初始化`autograd`模块**：

   import torch
   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")  # 使用GPU如果可用
   x = torch.tensor([0.5], requires_grad=True).to(device)  # 创建张量并设置grad需求

3. **创建一个计算图**：
对于简单的操作，例如x * x，PyTorch会在后台记录操作构成的计算图，当你调用`.backward()`时，会从最后一个操作开始反向求导。

4. **执行前向传播和反向传播**：

   y = x * x
   y.backward()
   print(x.grad)  # 输出x对y的梯度

5. **注意`:requires_grad=True`**：这表示张量将参与梯度计算，如果不设置，`backward()`将不会工作。