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在PyTorch训练模型的过程中，反向传播梯度值是理解模型学习机制的核心环节。很多初学者只关注loss是否下降，却忽略了梯度本身的变化情况，而实际上梯度输出能够直接反映模型参数更新是否正常，以及是否存在梯度消失或梯度爆炸等问题。在PyTorch中，梯度的计算依赖于自动求导机制autograd。每个参与计算的Tensor，只要设置了re
