Torch 中的自動微分是通過其自動微分引擎實現的。這個引擎可以自動計算任何標量函數對于輸入張量的梯度。具體來說，當定義一個計算圖（Computational Graph）時，Torch 會自動跟蹤該計算圖，并在需要時計算梯度。這使得用戶可以輕松地使用反向傳播算法來計算梯度，從而可以執行優化算法來更新模型參數。
在 Torch 中，用戶可以使用 torch.autograd 模塊來實現自動微分。該模塊提供了 Variable 類來包裝張量，并自動跟蹤其計算歷史，以便計算梯度。用戶可以通過調用 backward() 方法來計算梯度，然后可以通過 grad 屬性獲取梯度值。通過使用 torch.optim 模塊中的優化器，用戶可以方便地更新模型參數。
總的來說，Torch 中的自動微分是通過其自動微分引擎和計算圖來實現的，使得用戶可以輕松地計算任意函數對于輸入張量的梯度，從而進行模型優化訓練。
