torch.autograd.Function.backward

static Function.backward(ctx, *grad_outputs)

定义使用反向模式自动微分对操作进行微分公式的公式。

此函数必须由所有子类重写。（定义此函数等同于定义 vjp 函数。）

它必须接受一个上下文 ctx 作为第一个参数，然后是 forward() 返回的输出数量（对于非张量输出，将传递 None），并且应该返回与 forward() 输入数量相同的张量。每个参数是相对于给定输出的梯度，每个返回值应该是相对于相应输入的梯度。如果输入不是张量或不需要梯度的张量，则可以只为该输入传递 None 作为梯度。

可以使用上下文来检索正向传递期间保存的张量。它还有一个属性 ctx.needs_input_grad ，表示为布尔值的元组，表示每个输入是否需要计算相对于输出的梯度。例如， backward() 将包含 ctx.needs_input_grad[0] = True ，如果 forward() 的第一个输入需要计算相对于输出的梯度。

返回类型:

任何