今天小编就为大家分享一篇pytorch中的自定义反向传播,求导实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

自定义Autograd函数 对于浅层的网络，我们可以手动的书写前向传播和反向传播过程。但是当网络变得很大时，特别是在做深度学习时，网络结构变得复杂。前向传播和反向传播也随之变得复杂，手动书写这两个过程就会存在很大的困难。幸运地是在pytorch中存在了自动微分的包，可以用来解决该问题。在使用自动求导的时候，网络的前向传播会定义一个计算图（computational graph），图中的节点是张量（tensor），两个节点之间的边对应了两个张量之间变换关系的函数。有了计算图的存在，张量的梯度计算也

pytorch中自定义backward()函数。在图像处理过程中，我们有时候会使用自己定义的算法处理图像，这些算法多是基于numpy或者scipy等包。 那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch的计算图中，能使用Loss.backward()操作自动求导并优化呢。下面的代码展示了这个功能` import torch import numpy as np from PIL import Image from torch.autograd import gradcheck class Bic