今天小编就为大家分享一篇pytorch的梯度计算以及backward方法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

基础知识 tensors： tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图，从而能够计算梯度。在pytorch中一般叫做dynamic computation graph(DCG)——即动态计算图。 import torch import numpy as np # 方式一 x = torch.randn(2,2, requires_grad=True) # 方式二 x = torch.autograd.Variab