【深入了解PyTorch】PyTorch自动求导：张量梯度计算、反向传播和优化器的使用

PyTorch自动求导：张量梯度计算、反向传播和优化器的使用

PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了强大的自动求导机制，使得我们能够方便地计算张量的梯度、执行反向传播和使用优化器来更新模型的参数。在本文中，我们将详细解释PyTorch的自动求导机制以及相关的概念。

张量的梯度计算

在PyTorch中，张量是存储和变换数据的基本单位。每个张量都有一个requires_grad属性，用于指示是否需要计算梯度。默认情况下，该属性为False，即不计算梯度。我们可以通过设置requires_grad=True来启用梯度计算。

import torch

x = torch.tensor(