通过使用链式法则就可以把最后一层的误差一层一层的输出到中间层的权值中去，从而得到中间层的梯度信息，然后就可以很好的更新权值，得到最优化的效果。
链式法则公式：
∂ y ∂ x = ∂ y ∂ u ∂ u ∂ x \frac {\partial y}{\partial x} = \frac {\partial y }{\partial u} \frac {\partial u}{\partial x} ∂x∂y=∂u∂y∂x∂u
对于一个简单的线性层来说不需要链式法则，但是对于对于实际的神经网络来说，展开公式是非常复杂的，不能直接一次到位，因此使用链式法则可以使得我们的求导过程非常简单。
转载请注明作者和出处： [http://blog.csdn.net/john\_bh/][http_blog.csdn.net_john_bh] 文章目录 1.定
通过使用链式法则就可以把最后一层的误差一层一层的输出到中间层的权值中去，从而得到中间层的梯度信息，然后就可以很好的更新权值，得到最优化的效果。 链式法则公式： ∂ y
创建Tensor的四种方式 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NE
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x经过参数w1和b1得到y1，y1再通过w2和b2得到y2，要求y2对w1的导数，可以求y2对y1然后y1对w1的导数。PyTorch可以自动使用链式法则对复杂的导数求解。
心已赠人
傷城~
Bertha 。
今天药忘吃喽~
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