3、自动微分（求导、梯度）

x经过某些运算得到1个y，那么就出现了dy/dx，以及x→y的映射（y是如何由x运算得到的）。

dy/dx的获得需两步：y.backward() 、x.grad，即反向传播、求出梯度

x→y的映射，是Tensor对象的一个属性grad_fn：y.grad_fn

注意，反向传播会累加梯度，所以反向传播之前应该梯度清零

x=t.ones(2,2,requires_grad=True) #跟踪在x上的所有运算操作
y=x.sum() # 4. 注意y只有1个标量
y.grad_fn #y是由什么运算得到的，SumBackward0 at 0x2598370d948
#y对x微分，即梯度dy/dx
y.backward() #反向传播
print(x.grad) #输出梯度
#反向传播会累加梯度，所以反向传播之前应该梯度清零
y.backward() 
print(x.grad) #输出梯度
y.backward() 
print(x.grad) #输出梯度
#梯度清零
x.grad.zero_()
y.backward() #反传
print(x.grad) #输出梯度