PyTorch 梯度详解：反向传播中的关键概念

PyTorch 梯度是指在神经网络中的反向传播过程中，用于计算损失函数关于每个参数的偏导数的值。具体来说，梯度是指损失函数对某个参数的变化率，用来指导模型参数的更新，从而使得模型在训练过程中逐渐优化并接近最优解。在 PyTorch 中，梯度可以通过调用 backward() 函数来计算并保存在对应的变量中，然后可以利用这些梯度进行参数优化和模型训练。