torch 反向传播

torch反向传播是深度学习中的一种常用算法，用于计算神经网络中每个参数对于损失函数的梯度，从而进行参数更新。在PyTorch中，反向传播可以通过调用loss.backward()方法实现。在反向传播过程中，PyTorch会自动构建计算图，并根据链式法则计算每个参数的梯度。同时，PyTorch还提供了自定义反向传播的方法，可以根据具体需求灵活地定义反向传播算法。