torch.autograd.Function.backward

static Function.backward(ctx, *grad_outputs)

使用反向模式自动微分定义一个用于微分运算的公式。

所有子类都必须重写此函数。（定义此函数等效于定义 vjp 函数。）

它必须接受一个上下文 ctx 作为第一个参数，然后是与 forward() 返回的输出一样多的输出（对于前向函数的非张量输出将传入 None），它应该返回与 forward() 输入一样多的张量。每个参数都是相对于给定输出的梯度，每个返回值应该是相对于相应输入的梯度。如果输入不是张量或不是需要梯度的张量，则可以为该输入传递 None 作为梯度。

上下文可用于检索在正向传递期间保存的张量。它还具有一个属性 ctx.needs_input_grad，它是一个布尔值元组，表示每个输入是否需要梯度。例如，backward() 将具有 ctx.needs_input_grad[0] = True，如果 forward() 的第一个输入需要计算相对于输出的梯度。

返回类型

任何