向量：

有y=w*x，取w、x分别如下且y得：

x1 = tc.tensor([[5],[6]], dtype=tc.float32, requires_grad=True)
w = tc.tensor([[10,20],[30,40]], dtype=tc.float32, requires_grad=True)
y1 = tc.mm(w, x1)

y1: tensor([[170.],
        [390.]], grad_fn=<MmBackward0>)

经过backward后取x1.grad为：

y1.backward(tc.tensor([[4],[5]]))

x1_Grad: tensor([[190.],
        [280.]])

这是由于，将得到的乘以backward中的参数张量[[4],[5]]得此结果。

矩阵

只需把m*n维的矩阵x看成m个向量分别作为输入即可。
例如：
 

x = tc.tensor([[1,2],[3,4]], dtype=tc.float32, requires_grad=True)
w = tc.tensor([[10,20],[30,40]], dtype=tc.float32, requires_grad=True)
y = tc.mm(w, x)

y: tensor([[ 70., 100.],
        [150., 220.]], grad_fn=<MmBackward0>)

backward一下

y.backward(tc.tensor([[1,2],[2,3]]))

结果是和backward中的参数张量[[1,2],[2,3]]相乘得到的

x_Grad: tensor([[ 70., 110.],
        [100., 160.]])

注意

矩阵A和矩阵B相乘后对A求偏导得B，对B求偏导得。并且y的backward中的参数要和y的维数相同，并且某个变量的梯度是要和自身维数相同的。