python中backward函数的用法

在 PyTorch 中，`backward()` 函数是用于计算梯度的函数。它的作用是根据自动微分法来计算当前张量的梯度，并将梯度累加到该张量的 `grad` 属性中。在计算图中，该函数会自动沿着图中的反向边进行梯度计算。

`backward()` 函数的使用方法如下：

output.backward(gradient=None, retain_graph=None, create_graph=False)

其中，`output` 是需要计算梯度的张量，`gradient` 是一个形状与 `output` 相同的张量，它用于指定梯度的权重，默认值为 `None`，表示所有权重都为 `1`，`retain_graph` 是一个布尔值，表示是否保留计算图以进行多次反向传播，默认值为 `None`，表示只保留必要的部分，`create_graph` 是一个布尔值，表示是否创建计算图以计算高阶导数，默认值为 `False`，表示不计算高阶导数。

需要注意的是，`backward()` 函数只能在标量张量上调用，即只能对单个标量进行求导，如果需要对多个张量进行求导，则需要先将它们合并成一个标量张量，然后再调用 `backward()` 函数。此外，如果张量不需要求导，则需要在创建张量时将 `requires_grad` 参数设置为 `False`，否则反向传播时会出现错误。