PyTorch 中的反向传播函数（Backward function in PyTorch）
在 PyTorch 中，反向传播函数是通过调用 backward() 方法来实现的。 这个方法被应用于计算图上的某个标量节点，通常是损失函数节点。
Pytorch中的.backward ()方法 - 知乎
Its .grad attribute won't be populated during autograd.backward (). If you indeed want the gradient for a non-leaf Tensor, use .retain_grad () on the non-leaf Tensor......
Pytorch：backward ()函数详解 - CSDN博客
Oct 30, 2025 · .backward () 是 PyTorch 中用于自动求导的函数，它的主要作用是计算损失函数对模型参数的梯度，从而实现反向传播算法。 在深度学习中，我们通常使用 梯度下降 算法来更 …
PyTorch 中 backward () 详解-PyTorch 中文网
Aug 16, 2017 · 经过不断地尝试，我终于发现了其中的奥秘， k.backward(parameters) 接受的参数 parameters 必须要和 k 的大小一模一样，然后作为 k 的系数传回去，什么意思呢，我们通过上 …
PyTorch：梯度计算之反向传播函数backward ()-百度开发者中心
Feb 16, 2024 · 在PyTorch中，反向传播函数backward ()用于计算梯度。 通过将损失函数（loss function）对模型参数的导数累积到参数的梯度中，可以实现模型的优化。 本文将介绍如何使 …
PyTorch中的backward函数深度解析 - 姚伟斌
May 13, 2025 · 今天，让我们一起深入探讨PyTorch中的backward函数，这个在深度学习中至关重要的组件。 无论你是刚刚接触深度学习，还是已经在这个领域有所建树，相信这篇文章都能 …
关于Pytorch中backward ()函数 - 知乎
Dec 17, 2022 · 如果将 PyTorch 中的 tensor 属性 requires_grad 设置为 True，它将开始追踪 (track)在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播了）。 完成计算后，可以调 …
PyTorch中的`backward ()`函数详解-百度开发者中心 - Baidu
Jan 7, 2024 · 在 PyTorch 中， backward() 函数是实现自动微分的关键部分。 它允许我们计算一个张量（tensor）相对于其父张量（或称为输入张量）的梯度。
Pytorch torch.Tensor.backward ()的工作原理|极客教程
在调用torch.Tensor.backward ()方法时，Pytorch会自动计算张量的梯度，并将这些梯度存储在张量的.grad属性中。 Pytorch还提供了一种并行计算梯度的方法，可以显著加速梯度计算的过程。
pytorch中backward ()函数详解 - CSDN博客
Nov 6, 2025 · 本文围绕Pytorch中反向传播求导展开，介绍了backward函数及其参数。 指出在Pytorch实现反向传播时，因输出是否为标量，求导情况不同。