在PyTorch中的Autograd模塊是自動(dòng)求導(dǎo)（automatic differentiation）的核心模塊，它提供了對(duì)張量的自動(dòng)求導(dǎo)功能，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練變得更加方便和高效。Autograd模塊可以自動(dòng)計(jì)算梯度，并且在反向傳播算法中使用這些梯度來更新模型的參數(shù)。通過Autograd模塊，用戶無需手動(dòng)編寫反向傳播算法，而是可以簡(jiǎn)單地定義前向計(jì)算圖，然后通過調(diào)用backward()方法進(jìn)行反向傳播，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)求導(dǎo)和參數(shù)更新。Autograd模塊為PyTorch提供了動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的功能，使得用戶可以使用動(dòng)態(tài)圖靈活地定義和修改計(jì)算圖，從而更容易地構(gòu)建復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
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