参考 Pytorch中的.backward()方法_deephub的博客-CSDN博客_.backward
0. requires_grad 的含义
- requires_gard 是Tensor变量的一个属性，一般默认为False。
- 如果对于某Variable 变量 x ，其
x.requires_grad == True, 则表示它可以参与求导，也可以从它向后求导。 -
requires_grad == True具有传递性：若x.requires_grad == True，y.requires_grad == False，z=f(x,y)则，z.requires_grad == True - 凡是参与运算的变量（包括 输入量，中间输出量，输出量，网络权重参数等），都可以设置 requires_grad。
1.backward 的使用
假设
我们将得到
但如果a和b是向量，那么下面的代码会报错
原因是，当我们调用张量的backward函数时，如果对非标量(即它的数据有不止一个元素)的张量求梯度，这个函数需要指定特定梯度。
这里F是非标量张量，所以我们要把梯度参数传递给和张量F维数相同的backward函数，即
得到
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2.backward 的理解
torch.autograd是一个计算向量-雅可比积的引擎。即给定任意向量v，计算其乘积 。
- @表示矩阵乘法
- 表示雅可比矩阵，即一个全偏导数的矩阵。考虑函数y，假定它有n维的输入向量x，有m维的输出。则
- 为backword函数提供的外梯度。
注：当输出张量为标量时，则v_vector的大小为1，即torch.tensor([1.])，可省略。当输出张量是非标量时，我们需要传递外部梯度向量 。
则对于上式 在 = [10.0, 10.0]， =[20.0, 20.0]， =[1. ,1.]，我们得到 ∂/ ∂ ：
到目前为止，我们有:
我们引入一个新的变量G，它依赖于F
我们检查一下的grad值也就是 grad，
并得到了警告，
在前向传播过程中，自动动态生成计算图。对于上面的代码示例，动态图如下:
从上面的计算图中，我们发现张量A和B是叶节点。我们可以用is_leaf来验证。
Torch backward() 仅在默认情况下累积叶子节点张量的梯度。因此，F grad没有值，因为F张量不是叶子节点张量。
为了积累非叶子节点的梯度，我们可以使用retain_grad方法如下:
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