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基于torch.autograd的自动梯度计算

更新时间：2026-03-16 08:16:29 大小：17K 上传用户：潇潇江南查看TA发布的资源 标签：自动梯度计算 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

一、torch.autograd模块核心原理

torch.autograd是PyTorch中实现自动微分的核心模块，其通过构建计算图（Computational Graph）记录张量的运算过程，进而实现梯度的自动计算。计算图由节点（Nodes）和边（Edges）组成，节点代表张量（Tensor），边代表张量间的运算操作（如加减乘除、卷积等）。当执行前向传播时，autograd会动态构建计算图；反向传播时，则从输出张量开始，沿着计算图反向遍历，根据链式法则计算各输入张量的梯度。

关键概念包括：

  • 叶子节点（Leaf Nodes）：用户直接创建的张量，如通过torch.tensor()创建且requires_grad=True的张量，其梯度会被保留。

  • 非叶子节点：由叶子节点通过运算生成的张量，默认情况下梯度不会被保留（可通过retain_grad()强制保留）。

  • 反向传播触发：通过调用输出张量的.backward()方法启动反向传播，该方法会计算输出对所有requires_grad=True的叶子节点的梯度。

二、基础使用流程

2.1 张量创建与梯度追踪

创建需要追踪梯度的张量时，需设置requires_grad=True：

import torch

# 创建叶子节点张量，开启梯度追踪

x = torch.teh.te

# 构建计算图：z = x^2 + 3*y

z = x**2 + 3*y

部分文件列表

文件名 大小
1773619006基于torch.autograd的自动梯度计算.docx 17K

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