这个函数的作用是反向传播计算梯度的。
这个只有标量才能直接使用 backward()，如果使用自定义的函数，得到的不是标量，则backward()时需要传入 grad_variable 参数。
torch.tensor是autograd包的基础类，如果你设置tensor的requires_grads为True，就会开始跟踪这个tensor上面的所有运算，如果你做完运算后使用tensor.backward()，所有的梯度就会自动运算，tensor的梯度将会累加到它的.grad属性里面去。
如果没有进行tensor.backward()的话，梯度值将会是None，因此loss.backward()要写在optimizer.step()之前。
在用pytorch训练模型时，通常会在遍历epochs的过程中依次用到optimizer.zero_grad(),loss.backward()和optimizer.step()三个函数，如下所示：
总得来说，这三个函数的作用是先将梯度归零（optimizer.zero_grad()），然后反向传播计算得到每个参数的梯度值（loss.backward()），最后通过梯度下降执行一步参数更新（optimizer.step()）
接下来将通过源码分别理解这三个函数的具体实现过程。在此之前，先简要说明一下函数中常见的参数变量：
param_groups：Optimizer类在实例化时会在构造函数中创建一个param_groups列表，列表中有num_groups个长度为6的param_group字典（num_groups取决于你定义optimizer时传入了几组参数），每个param_group包含了 [‘params’, ‘lr’, ‘momentum’, ‘dampening’, ‘weight_decay’, ‘nesterov’] 这6组键值对。
param_group[‘params’]：由传入的模型参数组成的列表，即实例化Optimizer类时传入该group的参数，如果参数没有分组，则为整个模型的参数model.parameters()，每个参数是一个torch.nn.parameter.Parameter对象。
optimizer.zero_grad()函数会遍历模型的所有参数，通过p.grad.detach_()方法截断反向传播的梯度流，再通过p.grad.zero_()函数将每个参数的梯度值设为0，即上一次的梯度记录被清空。
因为训练的过程通常使用mini-batch方法，所以如果不将梯度清零的话，梯度会与上一个batch的数据相关，因此该函数要写在反向传播和梯度下降之前。
PyTorch的反向传播(即tensor.backward())是通过autograd包来实现的，autograd包会根据tensor进行过的数学运算来自动计算其对应的梯度。
具体来说，torch.tensor是autograd包的基础类，如果你设置tensor的requires_grads为True，就会开始跟踪这个tensor上面的所有运算， 如果你做完运算后使用tensor.backward()，所有的梯度就会自动运算，tensor的梯度将会累加到它的.grad属性里面去。
更具体地说，损失函数loss是由模型的所有权重w经过一系列运算得到的，若某个w的requires_grads为True，则w的所有上层参数（后面层的权重w）的.grad_fn属性中就保存了对应的运算，然后在使用loss.backward()后，会一层层的反向传播计算每个w的梯度值，并保存到该w的.grad属性中。
如果没有进行tensor.backward()的话，梯度值将会是None，因此loss.backward()要写在optimizer.step()之前。
以SGD为例，torch.optim.SGD().step()源码如下：
step()函数的作用是执行一次优化步骤，通过梯度下降法来更新参数的值。因为梯度下降是基于梯度的，所以在 执行optimizer.step()函数前应先执行loss.backward()函数来计算梯度。
注意：optimizer只负责通过梯度下降进行优化，而不负责产生梯度，梯度是tensor.backward()方法产生的。
参考：https://www.cnblogs.com/Thinker-pcw/p/9630367.html
Original: https://www.cnblogs.com/ccfco/p/15791804.html
Author: 小筱痕
Title: pytorch中的backward
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/604653/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！