1.4 自动求导 (Autograd)

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1.4 自动求导 (Autograd) PyTorch 自动求导 (Autograd) 详解：深度学习的基石 1.4.1 自动求导的重要性与基本概念在深入 PyTorch 的 Autograd 之前，我们首先需要理解为什么自动求导在深度学习中如此重要。深度学习模型，特别是神经网络，通常包含大量的参数。训练这些模型的目标是找到一组最优的参数，使得模型在特定任务上表现最佳。这个“最优”通常通过损失函数 (Loss Function) 来衡量，损失函数量化了模型预测结果与真实值之间的差距。为了最小化损失函数，我们通常采用梯度下降 (Gradient Descent) 或其变体等优化算法。这些算法的核心思想是沿着损失函数梯度的反方向更新模型参数，逐步逼近损失函数的最小值。