PyTorch中使用自動求導可以通過定義一個torch.Tensor對象，并設置requires_grad=True來告訴PyTorch需要對該對象進行求導。然后可以使用backward()方法對目標函數進行求導。下面是一個簡單的示例：
import torch
# 創建一個需要求導的張量
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
# 定義一個函數 f = x^2
def f(x):
return x**2
# 計算 f 在 x=2 處的值
output = f(x)
print(output)
# 對 f 進行反向傳播，計算梯度
output.backward()
# 查看梯度值
print(x.grad)
在這個示例中，我們創建了一個張量x，并定義了一個函數f(x) = x^2，然后計算了函數在x=2處的值，并對其進行反向傳播，計算出梯度值。最后可以通過x.grad查看梯度值。
