pytorch中的.backward()方法

在PyTorch中，神经网络的参数是通过反向传播算法来训练的。在每一次前向传播过程中，神经网络会计算出误差，并将误差传递回网络的每一层，最终通过梯度下降来更新每个参数的值。`.backward()`方法就是用来计算梯度并将误差反向传播回网络的每一层的。

在PyTorch中，`.backward()`方法是在执行`loss.backward()`时调用的。`loss`是神经网络的损失函数，通过计算损失函数的值，我们可以确定网络的误差大小。然后，我们可以通过调用`loss.backward()`来计算梯度并将误差反向传播回网络的每一层。这样就可以更新每个参数的值，使得网络能够更好地拟合训练数据。