已验证65% 置信事实时间未知
调用loss.backward()时，PyTorch沿计算图反向遍历，利用链式法则自动计算每个参数的梯度
3
来源数
65%
置信度
长期有效
时效性
2026/5/31
首次发现
来源
PyTorch高效入门：源码驱动的学习方法论
bilibili论文不秃头指南
涉及实体
相关事实
待验证在PyTorch中通常通过注册forward_hook回调函数在不修改模型代码的前提下捕获任意层的激活张量70% 相似待验证反向传播本质上是反向模式自动微分的一个特例，对于n个输入参数和1个标量输出的函数只需一次反向遍历即可计算所有偏导数65% 相似已验证PyTorch使用动态计算图（Define-by-Run），通过有向无环图（DAG）跟踪张量操作并实现自动微分64% 相似已验证PyTorch 采用动态计算图（Define-by-Run），每次前向传播都会重新构建图63% 相似待验证力导向布局算法将节点视为带电粒子、边视为弹簧，通过模拟库仑斥力和弹簧引力经过数百次迭代趋向能量最小状态来自动计算节点位置60% 相似
引用此条事实
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