std::vector<torch::Tensor> 这种后面跟着<>什么意思

`std::vector<torch::Tensor>` 中的 `<>` 表示模板参数。`std::vector` 是一个模板类，需要指定其元素类型。在这个例子中，`torch::Tensor` 作为模板参数传递给了 `std::vector`，表示这个 vector 存储的元素类型是 `torch::Tensor`。使用模板可以让我们在不同的数据类型上编写通用的算法和数据结构，从而提高代码的复用性。

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std::vector<torch::Tensor> 什么意思

`std::vector<torch::Tensor>` 是一个 vector，其中每个元素都是 `torch::Tensor` 类型的对象。vector 是 C++ STL 中的一种容器，表示一组连续的元素，可以动态地添加、删除和修改元素。在这个特定的上下文中，`std::vector<torch::Tensor>` 用于存储梯度张量，每个梯度张量都是 `torch::Tensor` 类型的对象，它们通过 `my_add_backward` 函数返回给 PyTorch 的自动求导引擎。

#include <torch/extension.h> torch::Tensor my_add_forward(const torch::Tensor& input1, const torch::Tensor& input2) { return input1 + input2; } std::vector<torch::Tensor> my_add_backward(const torch::Tensor& grad_output) { return {grad_output, grad_output}; } PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) { m.def("forward", &my_add_forward, "MyAdd forward"); m.def("backward", &my_add_backward, "MyAdd backward"); }

这段代码是使用 PyTorch C++ 扩展实现的一个简单的张量加法操作。其中，my_add_forward 函数接受两个张量参数 input1 和 input2，返回它们的和。my_add_backward 函数接受一个张量参数 grad_output，返回一个包含两个张量的 vector，这两个张量都是 grad_output。最后，在 PYBIND11_MODULE 宏中，我们将这两个函数绑定到 Python 模块中，使得我们可以在 Python 中调用它们。