1. torch.autograd.grad(loss, [w1,w2,...])
    第一个参数是损失函数,第二个参数是loss的变量,
    返回值是一个包含每个变量的偏导的list,[w1.grad,w2.grad,…]
    pyTorch--Gradient 两种方法
  2. loss.backward()
    直接用loss调用backword函数,但是这样不会直接返回梯度信息,而是附在每个要求梯度的变量上,可以通过w.grad查看变量的偏导。
    pyTorch--Gradient 两种方法

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