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Python 控制流 ： autograd 支持动态图，可在前向过程中使用 if 、 while 等原生 Python 控制流且仍能正确反向传播； 自定义头梯度 ：将外部计算得到的头梯度传给 backward (dzdy) ，利用链式法则计算非 MXNet 部分的梯度。

这个过程完全在C++层完成，Python层只提供调度接口。 这就解释了为什么自定义 autograd.Function 必须重写 forward 和 backward 静态方法： forward 返回的是新Tensor（带新的 grad_fn ）， backward 返回的是输入梯度（供上游Node消费）。