pytorch 反向求导最简单的理解

PyTorch反向求导是通过计算图中的链式法则来实现的。当我们使用PyTorch定义一个计算图时，它会自动创建一个计算图，并将我们的操作转换为计算图中的节点。这些节点可以是输入、变量或操作，它们都有一个梯度属性，表示它们对输出的贡献。

在反向求导时，我们从输出节点开始，通过链式法则逐步计算每个节点的梯度。具体地说，我们首先计算输出节点的梯度，然后从输出节点的下一个节点开始，递归地计算每个节点的梯度，直到我们到达输入节点为止。

这种递归计算梯度的过程在PyTorch中是自动完成的，我们只需要调用backward()函数，它会自动计算我们定义的每个变量的梯度。这使得反向求导非常方便，我们可以轻松地计算复杂的梯度，而不需要手动推导链式法则。

因此，PyTorch反向求导的最简单理解是，它是一种自动计算梯度的方法，通过计算图和链式法则来实现。