在PyTorch中的Autograd模塊是自動求導（automatic differentiation）的核心模塊，它提供了對張量的自動求導功能，使得神經網絡的訓練變得更加方便和高效。Autograd模塊可以自動計算梯度，并且在反向傳播算法中使用這些梯度來更新模型的參數。通過Autograd模塊，用戶無需手動編寫反向傳播算法，而是可以簡單地定義前向計算圖，然后通過調用backward()方法進行反向傳播，從而實現自動求導和參數更新。Autograd模塊為PyTorch提供了動態計算圖的功能，使得用戶可以使用動態圖靈活地定義和修改計算圖，從而更容易地構建復雜的神經網絡模型。
