在PyTorch中，`backward()` 是一个非常强大的工具，用于计算梯度。它是实现深度学习模型优化的核心步骤之一。那么，这个函数到底有哪些参数呢？让我们一起来看看吧！👇

首先，`backward()` 的第一个参数是 `gradient`，它是一个与张量大小相同的数组或标量值。如果你的损失函数是一个标量，可以直接调用 `loss.backward()`，PyTorch会自动为你提供默认的梯度值。但如果你的损失是多维的，就需要手动指定梯度值了。🧐

其次，还有一个可选参数 `retain_graph`。当你需要多次调用 `backward()` 时，设置为 `True` 可以保留计算图，避免内存释放过快。不过，这会增加显存消耗哦！⚡️

最后，还有一个参数 `create_graph`，当设置为 `True` 时，可以继续对梯度进行求导操作，这对于高阶导数计算很有帮助。🔍

掌握这些参数，就能更好地利用 PyTorch 的自动求导功能啦！💪