pytorch中的.grad

在PyTorch中，每个张量都有一个.grad属性，它保存了该张量相对于计算图中某个标量的梯度。这个标量通常是该张量参与计算的损失函数，因为我们通常想要计算损失函数相对于模型参数的梯度，以便在训练过程中更新模型参数。在PyTorch中，我们可以使用autograd机制自动计算张量的梯度，只需在计算图中执行前向传递，然后调用backward()函数即可计算所有需要的梯度。例如，如果我们有一个名为loss的张量，并且它是由模型输出和目标标签计算得出的损失函数，我们可以使用以下代码计算所有参数相对于损失函数的梯度：

loss.backward()

然后，我们可以访问每个参数的.grad属性来获取它们的梯度。