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

PyTorchproduct Autogradconcept

相关事实

待验证自动微分通过在每次前向运算时同步记录操作及其输入，动态构建一张有向无环图（计算图），反向传播时沿图的反向边依次调用每个操作的局部梯度函数，通过链式法则累积梯度76% 相似待验证PyTorch、TensorFlow通过autograd把梯度计算完全自动化68% 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

引用此条事实

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