Pytorch使用手册—自定义函数的双重反向传播与自定义函数融合卷积和批归一化（专题五十二）
1. 使用自定义函数的双重反向传播
有时候，在反向计算图中运行两次反向传播是有用的，例如计算高阶梯度。然而，支持双重反向传播需要对自动求导（autograd）有一定的理解，并且需要小心处理。支持单次反向传播的函数不一定能够支持双重反向传播。在本教程中，我们将展示如何编写一个支持双重反向传播的自定义自动求导函数，并指出一些需要注意的事项。
在编写一个支持两次反向传播的自定义自动求导函数时，了解自定义函数中的操作何时被自动求导记录、何时不被记录，以及最重要的是，save_for_backward 如何与这些机制配合工作，是非常关键的。
自定义函数以两种方式隐式影响梯度模式：
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在前向传播期间，自动求导不会记录在前向函数中执行的任何操作的计算图。当前向传播完成时，自定义函数的反向函数将成为每个前向输出的 grad_fn。
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在反向传播期间，如果指定了 create_graph，自动求导会记录用于计算反向传播的计算图。
接下来，为了理解 save_for_backward 如何与上述机制交互，我们可以通过几个示例来探讨。
1.1保存输入
考虑这个简单的平方函数。它保存了一个输入张量以便用于反向传播。双重反向传播会在 autograd 能够记录反向传播中的操作时自动