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PyTorch、TensorFlow通过autograd把梯度计算完全自动化68% 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% 相似待验证在无状态函数中，每轮工具调用之间必须把完整上下文序列化后传给下一轮，调用链越长，开销和出错概率越高。64% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/4654API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/4654MCP
get_claim(id=4654)