自己设计一个较为复杂的函数，利用pytorch 自动求导。并写出反向传播求导的详细步骤。

在PyTorch中，你可以自定义非常复杂的函数，例如深度学习模型中的一个层或者整个网络结构。让我们设计一个简单的卷积神经网络（CNN）层作为例子，这个层包含一个卷积、批量归一化和ReLU激活函数。假设我们有一个4维输入张量（B, C, H, W），其中B代表批次大小，C是通道数，H和W是高度和宽度。

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CustomLayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0):
        super(CustomLayer, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, padding=padding)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.bn(x)
        return self.relu(x)

当你想要对该层进行反向传播，可以按照以下步骤：

1. **前向传播**：
- 将输入数据`x`传递给`forward`方法。
- 计算经过卷积、批量归一化和ReLU后的输出`out`。

2. **保存中间结果**：
- 在`forward`方法中，如果你需要跟踪梯度的源头，可以在关键操作后添加`retain_grad()`，如`y.retain_grad()`，其中`y`是某个中间输出。

3. **定义损失函数**：
- 设定损失函数，比如交叉熵 loss，`loss = criterion(out, target)`。

4. **求导**：
- 使用`loss.backward()`，这会开始反向传播，PyTorch会自动计算所有依赖于`loss`的张量的梯度。

5. **访问梯度**：
- 如果你之前在某中间结果上设置了`retain_grad()`，那么可以通过`y.grad`获取对应张量的梯度。例如，如果你想看卷积层的权重更新，可以用`self.conv.weight.grad`.