在深度學習中，我們經常需要對函式求梯度(gradient)。pytorch提供的autograd包能夠根據輸⼊和前向傳播過程自動構建計算圖，並執行反向傳播。本節將介紹如何使用autograd包來進行自動求梯度的有關操作。
建立⼀個tensor並設定requires_grad屬性為true：
x = torch.ones(2,
2,requires_grad=
true
)print
(x)print
(x.grad_fn)
tensor([[
1.,1
.],[
1.,1
.]], requires_grad=
true
)none
y = x +
2print
(y)print
(y.grad_fn)
tensor([[
3.,3
.],[
3.,3
.]], grad_fn=
)>
像x這種直接建立的稱為葉子節點，葉子節點對應的grad_fn為none。
2、梯度
因為out是乙個標量，所以呼叫.backward()時不需要指定求導變數：
out.backward(
)# 等價於 out.backward(torch.tensor(1.))
print
(x.grad)
tensor([[
4.5000
,4.5000],
[4.5000
,4.5000]]
)
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