在 Torch 中，反向传播是通过autograd自动求导技术实现的。在计算图中，每个节点都保存了其对应的操作以及输入数据，当执行前向传播时，每个节点会将自己的梯度传递给其输入节点，从而实现反向传播。
具体来说，当定义了一个计算图并执行前向传播时，Torch会自动构建计算图并保存每个节点的操作以及输入数据。然后，通过调用backward()方法，Torch会从计算图的最后一个节点开始，利用链式法则计算每个节点的梯度，并将其传递给其输入节点。最终，每个节点都会保存其相对于输入数据的梯度，从而实现了反向传播。
通过这种方式，Torch能够自动计算任意复杂计算图中各个节点的梯度，实现了高效的反向传播。同时，用户也可以通过手动定义梯度计算来控制反向传播的过程，以满足特定的需求。
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保存模型：
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') 加载...
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