在深度学习框架PyTorch中，`backward()` 函数是实现反向传播的核心工具之一，它能够自动计算梯度并更新模型参数。简单来说，`backward()` 的作用就是根据损失函数对网络中的每个变量求导，从而找到优化方向。
例如，在训练神经网络时，我们通常会定义一个损失函数（如均方误差或交叉熵），然后调用 `loss.backward()` 来开始反向传播过程。这一步会自动计算出每一层权重对应的梯度值，为后续的参数更新做好准备。值得注意的是，如果你有多个张量需要同时求导，可以传入一个与之匹配的梯度张量作为参数。
此外，`backward()` 还支持设置 `retain_graph=True` 或 `create_graph=True` 等选项，用于满足更复杂的计算需求。总之，熟练掌握 `backward()` 是学好PyTorch的第一步，也是迈向高效建模的重要技能箭头右弯符号🚀。