PyTorch 梯度详解：概念、计算和应用

PyTorch 的梯度是指一个张量的导数。在深度学习中，我们通常使用梯度来更新模型的参数，以最小化误差。在 PyTorch 中，梯度可以通过调用张量的 .grad 属性来访问和计算。对于需要计算梯度的张量，我们需要在创建张量时设置 requires_grad=True。这样，PyTorch 会自动跟踪张量上的操作，并计算梯度。