pytorch中z.backward()

在 PyTorch 中，`z.backward()` 用于计算张量 `z` 相对于所有需要梯度的张量的梯度，并将结果存储在相应的张量的 `grad` 属性中。该操作是自动微分的核心操作之一，用于计算损失函数相对于模型参数的梯度，以便使用优化器更新模型参数。在计算梯度之前，需要确保 `z` 是标量（只包含一个元素）。

在反向传播过程中，PyTorch 会根据计算图自动构建反向计算图，并使用链式法则计算每个张量的梯度。这也是 PyTorch 的一个优势，因为它可以自动处理复杂的计算图和梯度计算，使得深度学习模型的实现更加高效和简单。