Python(C++)自动微分导图自动微分不同于符号微分和数值微分。符号微分面临着将计算机程序转换为单一数学表达式的困难，并且可能导致代码效率低下。数值微分（有限差分法）会在离散化过程和取消过程中引入舍入误差。这两种经典方法在计算更高导数时都存在问题，复杂性和误差会增加。最后，这两种经典方法在计算函数对许多输入的偏导数时都很慢，而这是基于梯度的优化算法所需要的。自动微分解决了所有这些问题。 符号微分是我们将要解开的梯度计算的下一种方法。这是一个系统的过程，将由算术运算和符号组成的表达式转换为表示其导数的表达式。这是通过将微积分的导数规则（