loss.backward() 与模型之间的关系是通过计算图（computation graph）和自动求导系统（autograd system）建立的。在PyTorch中，当你对张量进行操作时，这些操作会被记录在一个动态构建的计算图中。如果这些张量中的任何一个具有 requires_grad=True 属性，那么所有对该张量的操作都会被跟踪，以便之后可以计算梯度。
下面是loss.backward()如何与模型扯上关系的具体机制：
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模型定义：当你定义一个继承自
nn.Module的类来创建你的模型时，你通常会在模型内部定义各种层和参数。这些层和参数通常是torch.nn.Parameter类型的对象，它们默认会设置requires_grad=True。 -
前向传播：在前向传播阶段，输入数据通过模型的各个层，每一层都执行特定的操作。由于模型的参数设置了
requires_grad=True，所以所有的计算都会被跟踪，并且构建了从输入到输出的计算图。 -
损失计算：前向传播的结果（预测值）和真实标签一起被送入损失函数计算损失。这个损失是一个标量值，它同样也是一个带有计算历史的张量。
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反向传播：当你调用
loss.backward()时，PyTorch会从损失开始，沿着计算图反向遍历，使用链式法则计算每个参数相对于损失的梯度。因为模型的参数参与了前向传播过程中的计算，所以它们自然地成为了计算图的一部分，因此它们的梯度也会在这个过程中被计算出来。 -
梯度更新：一旦
loss.backward()执行完毕，所有可求导的参数都会在其.grad属性中存储对应的梯度。然后你可以使用优化器（如SGD、Adam等）来更新模型参数，从而最小化损失函数。 -
梯度清零：为了防止梯度累积，通常在每次迭代开始时需要调用
optimizer.zero_grad()来清除上次迭代留下的梯度信息。
简而言之，loss.backward() 是通过计算图将损失与模型参数关联起来，使得我们可以计算出损失对于每个模型参数的梯度，进而实现模型参数的更新。这是训练神经网络的核心步骤之一，它允许我们根据训练数据调整模型参数以改进模型性能。
在PyTorch中，默认情况下，普通的张量（tensor）不会记录任何操作，因此也不会自动计算梯度。只有当一个张量的 requires_grad 属性被显式地设置为 True 时，PyTorch 才会开始跟踪对该张量执行的所有操作，并构建计算图，以便之后可以调用 .backward() 来计算梯度。
具体来说：
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参数张量：模型中的参数（例如权重和偏置），通常是由
torch.nn.Parameter创建的，它们默认有requires_grad=True，所以它们的操作会被跟踪。 -
输入数据：通常输入数据（如来自训练集的特征）是不需要计算梯度的，所以它们通常是不带
requires_grad或者requires_grad=False的。但是如果你希望对输入也计算梯度（比如在某些特定任务中），你可以手动设置requires_grad=True。 -
中间变量：在
forward函数内部创建的张量如果是由带有requires_grad=True的张量衍生出来的，那么这些中间变量也会被跟踪，因为它们继承了requires_grad属性。然而，一旦计算完成，你通常不需要保留这些中间变量，所以在反向传播后它们可以被释放。
在前向传播过程中，只有那些 requires_grad=True 的张量及其衍生出的张量会被记录下来以供后续的梯度计算。如果你不想让某个张量的操作被跟踪，确保它的 requires_grad 设置为 False。如果你正在调试或者想要检查哪些张量参与了自动求导，你可以遍历你的代码并检查每个张量的 requires_grad 属性。
查看requires_grad：
import torch.nn as nnclass MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.fc = nn.Linear(10, 1)def forward(self, x):return self.fc(x)model = MyModel()# 遍历模型的所有参数，检查 requires_grad 属性
for name, param in model.named_parameters():print(f"Parameter {name} requires_grad: {param.requires_grad}")
线性优化小案例：
import torch
import torch.nn as nn# 创建一个简单的线性模型
class LinearModel(nn.Module):def __init__(self):super(LinearModel, self).__init__()# 定义一个单一的线性层self.linear = nn.Linear(1, 1)def forward(self, x):return self.linear(x)# 初始化模型、损失函数和优化器
model = LinearModel()
criterion = nn.MSELoss() # 均方误差损失
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 随机梯度下降优化器# 构造一些假数据
x_data = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) # 输入
y_data = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) # 目标输出# 前向传播：计算预测值
pred_y = model(x_data)# 计算损失
loss = criterion(pred_y, y_data)# 反向传播：计算梯度
loss.backward()# 打印权重和偏置的梯度
for param in model.parameters():print(param.grad) #wx+b# 更新参数：权重和偏置
optimizer.step()# 清空梯度
optimizer.zero_grad()# 第二次优化# 前向传播：计算预测值
pred_y = model(x_data)# 计算损失
loss = criterion(pred_y, y_data)# 反向传播：计算梯度
loss.backward()# 打印权重和偏置的梯度
for param in model.parameters():print(param.grad) #wx+b# 更新参数
optimizer.step()# 清空梯度
optimizer.zero_grad()