最近由于实际需要在学习pytorch，作为深度学习中最为重要的反向传播计算，pytorch用非常简单的backward( )函数就实现了，但是在实现过程中对于其参数存在一些疑问，下面就从pytorch中反向传播求导的计算方式，backward( )函数参数来进行说明。 这里首先还是放出backward( )函数的pytorch文档，因为整个说明主要还是围绕这个函数来进行的。

从上面的文档可以看到backward函数有一个奇怪的参数：grad_tensors，在实现pytorch的官方教程中可以发现：