pytorch 中 Autograd(四）

用Tensor训练网络很方便，但是反向传播过程需要手动实现。这对于像线性回归等较为简单的模型来说，还可以应付，但实际使用中经常出现非常复杂的网络结构，此时如果手动实现反向传播，不仅费时费力，而且容易出错，难以检查。

torch.autograd就是为方便用户使用，而专门开发的一套自动求导引擎，它能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。

requires_grad

import torch as t

#在创建tensor的时候指定requires_grad
a = t.randn(3,4, requires_grad=True)

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requires_grad

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