nn.module的反向传播

在神经网络中，反向传播(backpropagation)是一种用于训练深度神经网络的算法。它利用链式法则(chain rule)来计算目标函数对于每个参数的梯度，从而更新参数以最小化目标函数。

在PyTorch中，通过继承nn.Module来定义神经网络模型。在模型训练过程中，首先需要执行前向传播(forward)以计算模型的输出结果，然后通过计算损失函数(loss)来评估模型的性能。接着，需要通过反向传播来计算每个参数的梯度，并使用优化器(optimizer)来更新参数。

假设模型的前向传播函数为`forward(x)`，损失函数为`loss_fn(y_hat, y)`，其中`x`是输入，`y_hat`是模型输出，`y`是真实标签。那么反向传播的过程可以分为以下几步：

1. 清空梯度：`optimizer.zero_grad()`
2. 计算损失：`loss = loss_fn(y_hat, y)`
3. 计算梯度：`loss.backward()`
4. 更新参数：`optimizer.step()`

其中，第三步的`loss.backward()`会自动计算每个参数的梯度，并将其保存在对应的`.grad`属性中。最后，第四步的`optimizer.step()`会使用这些梯度更新参数。

需要注意的是，PyTorch使用动态图机制，即每次前向传播都会重新构建计算图。因此，反向传播的过程实际上是在计算图上执行的，而不是在代码中手动计算梯度。这使得反向传播的实现非常简单，同时也让PyTorch具有很高的灵活性和可扩展性。