在PyTorch中，`.backward()` 是一个非常重要的函数，它用于计算梯度。简单来说，当你调用 `.backward()` 时，PyTorch会自动根据计算图反向传播误差，从而更新模型参数。🔍
首先，确保你已经定义了损失函数（loss function）。接着，调用 `loss.backward()`，这一步会计算所有可训练参数的梯度。⚠️注意，如果你有多个张量需要求导，记得每个张量都必须设置 `requires_grad=True`，否则不会记录梯度信息哦！💪
此外，`.backward()` 还支持传递一个 `gradient` 参数，允许你手动指定梯度值。这在某些高级场景中非常有用，比如自定义损失函数或实现特定优化算法时。💡
最后，别忘了使用 `optimizer.step()` 更新模型参数，并调用 `optimizer.zero_grad()` 清空之前的梯度，避免重复累加。💼
掌握 `.backward()` 的用法，是成为PyTorch高手的第一步！💪🔥