要理解pytorch求解梯度，首先需要理解pytorch當中的計算圖的概念，在計算圖當中每乙個variable都代表的乙個節點，每乙個節點就可以代表乙個神經元，我們只有將變數放入節點當中才可以對節點當中的變數求解梯度，假設我們有乙個矩陣：
1., 2., 3.4., 5., 6.
我們將這個矩陣（二維張量）首先在pytorch當中初始化，並且將其放入計算圖當中的節點當中，在pytorch當中，乙個節點用variable來表示，因此可以編寫如下**：
importtorch
from torch.autograd import
variable
#我們建立的是乙個二維張量（即矩陣）而不是標量，因此會報錯
#在pytorch當中，僅允許標量對標量或者 標量對向量（或者張量）求解偏導數
x=variable(torch.tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]), requires_grad=true)
在節點當中，擁有requires_grad的引數，系統預設是false，也就是不能對其中的變數求解梯度，但是我們需要裡面變數的梯度，因此需要將整個引數命名為true。
最後我們寫出其他變數有關x的表示式：
y=2*x*x+2j=y.mean()
這樣就得到了j的值，這是乙個標量，因為mean表示的求解平均值，在pytorch當中只能夠標量對標量，或者標量對張量求解偏導數，否則就會報錯。
現在我們的計算圖模型就搭建完畢了，整個模型當中只有乙個節點，其他的表示相當於神經元當中的權重，以及j代表loss函式，我們呼叫pytorch當中的反向傳播函式backward(),對x關於j的梯度進行求解，**如下：
j.backward()
這樣梯度就求解完畢了，我們列印出x關於j的梯度的值，後面的引數x.grad表示求解出來的x的梯度大小：
print("
x的梯度是：
",x.grad)
輸出：
x的梯度是：tensor([[0.6667, 1.3333, 2.0000],
[2.6667, 3.3333, 4.0000]]
得解！
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