PyTorch 101：理解图、自动微分和Autograd

本文介绍了PyTorch的自动微分引擎Autograd，以及计算图的概念。文章通过一个简单的五神经元网络示例，演示了如何使用链式法则计算梯度，并解释了计算图如何简化梯度计算过程。文章还介绍了PyTorch中的Tensor数据结构、grad_fn属性和Function类，以及如何使用requires_grad属性和torch.no_grad()上下文管理器来控制梯度计算。最后，文章比较了PyTorch的动态计算图和TensorFlow的静态计算图的差异，并提供了一些使用技巧。