``` loss.backward() ```

`loss.backward()` 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算张量的梯度。在深度学习中，我们需要通过反向传播算法计算每个参数对于损失函数的梯度，以便使用优化算法来更新参数。`loss.backward()` 就是用于计算这个梯度的。

具体来说，这个函数会自动求取张量 `loss` 中每个元素对于所有参数的梯度，并将这些梯度累加到每个参数的 `.grad` 属性中。我们可以在优化器的 `step()` 方法中使用这些梯度来更新模型的参数。

需要注意的是，只有 PyTorch 中的张量才可以调用 `.backward()` 方法进行反向传播。在计算图中，只有叶子节点（即没有输入的节点）才有 `.grad` 属性，因此我们通常需要将需要求导的张量通过 `requires_grad=True` 的方式创建出来。

相关问题

loss.backward

loss.backward()是PyTorch中用于计算损失函数对模型参数的梯度的函数。在训练神经网络时，我们需要通过反向传播算法计算损失函数对每个参数的梯度，然后使用优化器根据这些梯度来更新模型参数。在调用loss.backward()之前，需要先将优化器的梯度清零，以避免梯度累加的问题。同时，需要注意的是，每次调用backward()时，计算图会被释放，因此如果需要多次计算梯度，需要在第一次调用backward()时设置retain_graph=True。

分别介绍一下 optimizer.zero_grad()；loss.backward()；loss.backward()

optimizer.zero_grad() 是 PyTorch 中的一个函数，用于将优化器中所有参数的梯度归零，以便进行下一次的反向传播计算。通常在每次计算完损失函数的梯度后，需要使用该函数来清空之前的梯度，避免对下一次反向传播计算造成影响。

loss.backward() 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算损失函数关于模型参数的梯度。在训练模型时，通常需要计算损失函数的梯度，以便更新模型参数。该函数会自动计算梯度并将其存储在各个参数的 .grad 属性中。

optimizer.step() 是 PyTorch 中的一个函数，用于更新模型参数。在计算完损失函数的梯度后，通常需要使用该函数来更新模型参数。该函数会按照指定的优化算法更新模型参数，以使其朝着更优的方向前进。通常在调用 optimizer.zero_grad() 和 loss.backward() 后，需要使用该函数来更新模型参数。