自动微分

概述 PyTorch的Autograd系统是其核心优势之一，实现了自动求导和反向传播算法。与静态计算图不同，PyTorch采用动态计算图（define-by-run），允许在运行时构建和修改计算图，为研究人员提供了极大的灵活性。本文将深入剖析Autograd系统的完整实现机制。

概述 PyTorch是当今最流行的深度学习框架之一，以其动态计算图、易用的Python接口和强大的GPU加速能力而闻名。本文将深入分析PyTorch的完整架构设计，从最底层的C10核心库到高层的神经网络模块，揭示其背后的技术实现和设计哲学。