torch.Tensor.backward

Tensor.backward(gradient=None, retain_graph=None, create_graph=False, inputs=None)

计算当前张量相对于图叶的梯度。

使用链式法则对图进行微分。如果张量是非标量（即其数据包含多个元素）并且需要梯度，则该函数还要求指定一个 gradient。它应该是一个类型和形状匹配的张量，表示微分函数相对于 self 的梯度。

此函数在叶节点中累积梯度 - 您可能需要在调用它之前将 .grad 属性清零或设置为 None。有关累积梯度的内存布局的详细信息，请参阅 默认梯度布局。

注意

如果您在用户指定的 CUDA 流上下文运行任何前向操作、创建 gradient 或调用 backward，请参阅 反向传递的流语义。

注意

当提供 inputs 并且给定输入不是叶节点时，当前实现将调用其 grad_fn（尽管严格来说不需要获取此梯度）。这是一个用户不应依赖的实现细节。有关更多详细信息，请参阅 https://github.com/pytorch/pytorch/pull/60521#issuecomment-867061780。

参数

• gradient (Tensor, 可选) – 相对于 self 微分函数的梯度。如果 self 是标量，则可以省略此参数。

• retain_graph (bool, 可选) – 如果为 False，用于计算梯度的图将被释放。请注意，在几乎所有情况下，将此选项设置为 True 都是不必要的，并且通常可以通过更高效的方式解决。默认为 create_graph 的值。

• create_graph (bool, 可选) – 如果为 True，将构建导数图，允许计算高阶导数积。默认为 False。

• inputs (序列 的 Tensor, 可选) – 将累积梯度的输入。所有其他张量将被忽略。如果没有提供，则将梯度累积到用于计算 tensors 的所有叶张量中。