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神经网络之所以能够“学习”,核心在于梯度反向传播。而现代深度学习框架(如 PyTorch)能让开发者几乎不用手写梯度代码,靠的就是算子与自动微分这两大机制。PyTorch 内置了大量常用算子,既有 +、-、*、/、exp() 等基础运算,也有线性层、卷积、激活函数等高级模块。它们统一继承自 torch.nn.Module —— 整个网络本身也可看作是一个大的 Module。开发者只需在 forwa
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