図3に示すように、自動微分（導出、勾配）

いくつかの計算後のX 1、Y、次いで現れDY / DX、およびマッピングX→Y（Y-X-方法により得られた）を得ました。

DY / DXの必要性を得る二段階：y.backward（）、x.grad、すなわち、バックプロパゲーション、勾配が得られます。

テンソルgrad_fn X→Yマッピングは、オブジェクトのプロパティである。y.grad_fn

注意それは勾配バックプロパゲーション前にクリアしなければならないので、バックプロパゲーション勾配は、蓄積されます

t.ones = X（2,2＆、requires_grad = TRUE） ＃Xの上のすべての算術演算を追跡 
Y = x.sum（） ＃のみスカラーYこと4.注意 
y.grad_fnの＃1 Yは何の計算によって得られます、SumBackward0 AT 0x2598370d948 
＃Y、すなわち、Y / DXの勾配、差動対をxは 
y.backward（） ＃のバックプロパゲーション
プリント（x.grad） ＃の出力勾配
＃それはバックプロパゲーション勾配前にクリアしなければならないので、バックプロパゲーション勾配、蓄積します
y.backward（） 
 印刷（x.grad） ＃の出力勾配
y.backward（） 
 印刷（x.grad） ＃の出力勾配
＃勾配クリア
x.grad.zero_（）
y.backward（） ＃のバックプロパゲーション
印刷（X .grad） ＃の出力勾配