pytorch中 x.grad

在 PyTorch 中，计算图是通过张量和计算操作构建的，每个张量都有一个 `.grad` 属性，用于保存其梯度值。在计算图中，每个节点都有一个梯度值，表示该节点对输出结果的梯度。而在反向传播过程中，每个节点的梯度都会被计算并传递给下一个节点，最终计算出每个张量的梯度。

当你调用 `backward()` 方法时，PyTorch 会自动计算张量的梯度，并将结果保存在 `.grad` 属性中。例如，如果 `y` 是一个张量，`y.backward()` 将计算出 `y` 相对于计算图中所有输入张量的梯度，并将结果保存在每个输入张量的 `.grad` 属性中。

因此，如果 `x` 是一个张量，`x.grad` 将返回 `x` 相对于计算图中所有输入张量的梯度。你可以使用 `requires_grad=True` 参数来指定需要计算梯度的张量，从而构建计算图并进行反向传播。