1 .标量对矢量求导标量可以直接对矢量求导
importtorchp=torch.tensor ([ 2.0，3.0，5.0 ]，requires_grad=True ) q=p*2 1z=torch.mean(q ) z.backww
tensor (0.6667，0.6667，0.6667 ) (tensor ) ) 1.3333、2.0000、3.3333 )、grad_fn=MulBackward0)说明如下。
z=1/3(2p1 ) z=1/3) 2p1 ) z=1/3) 2p1 )，z z针对pp求2/3。 因为pp是向量，所以[ 0.6667，0.6667，0.6667 ]，并且通过将导数乘以pp获得的值为
求导的过程其实是求雅可比矩阵：
2 .矢量对矢量求导矢量不能直接求导矢量。 要实现矢量对矢量求导，首先设定权重系数v，执行以下操作： 这样，可以一个一个地导出向量y中的要素，导出后分别乘以系数就成为最终的值。
importtorchx=torch.tensor ([ 1.0，2.0，3.0 ]，requires_grad=True ) print(x ) x ) y=x*2v=torch.tensor
tensor([1.2 .3.]，requires_grad=True ) ) tensor ([ 0.2000，2.0000，0.0200 ] )说明如下。
y=2 x y=2x y=2x，y-y对x-x求波导是2。 由于x是向量，所以为[ 2，2，2 ]，乘以系数后为[ 0.2000，2.0000，0.0200 ]。
求导的过程其实是求雅可比的向量积：
参考1
参考2