TORCH.AUTOGRAD介绍

Torch.autograd是PyTorch中的自动微分引擎。它可以为计算图中的每个操作自动计算梯度，使得用户可以轻松地进行反向传播和优化模型参数。

在PyTorch中，所有的张量操作都会被记录在计算图中，这个计算图是动态的，也就是说它是在运行时创建的。当我们执行前向传播时，计算图会记录所有的操作，然后通过反向传播计算梯度。这个过程是自动完成的，由Torch.autograd来管理。

Torch.autograd还支持高阶导数计算、非标量张量梯度计算以及特殊的张量操作，例如随机采样等。此外，Torch.autograd还提供了一些实用工具，例如grad_fn属性、no_grad上下文管理器、detach方法等，使得用户可以更加灵活地控制梯度计算的过程。