std::vector<torch::Tensor> 什么意思

`std::vector<torch::Tensor>` 是一个 vector，其中每个元素都是 `torch::Tensor` 类型的对象。vector 是 C++ STL 中的一种容器，表示一组连续的元素，可以动态地添加、删除和修改元素。在这个特定的上下文中，`std::vector<torch::Tensor>` 用于存储梯度张量，每个梯度张量都是 `torch::Tensor` 类型的对象，它们通过 `my_add_backward` 函数返回给 PyTorch 的自动求导引擎。

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std::vector<torch::Tensor> 这种后面跟着<>什么意思

`std::vector<torch::Tensor>` 中的 `<>` 表示模板参数。`std::vector` 是一个模板类，需要指定其元素类型。在这个例子中，`torch::Tensor` 作为模板参数传递给了 `std::vector`，表示这个 vector 存储的元素类型是 `torch::Tensor`。使用模板可以让我们在不同的数据类型上编写通用的算法和数据结构，从而提高代码的复用性。

#include <torch/extension.h> torch::Tensor my_add_forward(const torch::Tensor& input1, const torch::Tensor& input2) { return input1 + input2; } std::vector<torch::Tensor> my_add_backward(const torch::Tensor& grad_output) { return {grad_output, grad_output}; } PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) { m.def("forward", &my_add_forward, "MyAdd forward"); m.def("backward", &my_add_backward, "MyAdd backward"); }

这段代码是一个使用C++编写的PyTorch扩展，实现了一个自定义的加法操作，包括前向传播和反向传播。

其中，`torch::Tensor my_add_forward(const torch::Tensor& input1, const torch::Tensor& input2)` 函数定义了加法操作的前向传播，接受两个输入张量，并返回它们的和。

`std::vector<torch::Tensor> my_add_backward(const torch::Tensor& grad_output)` 函数定义了加法操作的反向传播，接受一个梯度张量，并返回一个长度为2的张量数组，其中每个张量都是输入张量的梯度。

在 `PYBIND11_MODULE` 中，使用 `m.def` 函数将前向传播和反向传播函数注册到PyTorch扩展中，这样就可以在Python中使用这个自定义操作。其中，`TORCH_EXTENSION_NAME` 是一个宏，它会自动展开为当前扩展的名称。