对于文科生学习 PyTorch，特别是理解其中的动态计算图、自动微分和反向传播这些概念，我会尽量用通俗的语言，结合生活中的例子来解释，避免过多深奥的数学符号。我们逐步拆解这些概念：
1. 动态计算图
概念：
动态计算图可以理解为我们在计算过程中实时绘制的一张图，它记录了计算的每一步以及这些计算是如何关联的。
类比：
想象你在厨房里做一道菜，假设你正在记录每一个步骤，比如：
- 第一步：切土豆；
- 第二步：炒土豆；
- 第三步：加入调料。
每个步骤都是互相依赖的，比如你不能先炒土豆再去切它。这里的**“切土豆”就是一个计算节点，“炒土豆”**是下一个节点，而它们之间的关系（先切后炒）就是这些节点之间的连接线。
动态计算图就是这样一张实时生成的“菜谱”，在你操作的过程中，它在不断记录步骤和依赖关系。而PyTorch中的计算图在你执行每一步计算时也会自动记录每个步骤和这些步骤的依赖。
2. 自动微分
概念：
自动微分是计算某个函数的“变化率”的一种自动化工具。在机器学习中，我们需要知道“如何调整模型参数才能让结果更好”，而这个“调整”的依据就是通过微分来获取的。
类比：
比如你在爬山，目标是爬到最高点。自动微分就像是一种“自动指南针”，它会告诉你当前的位置是否是最高点（如果不是，它会告诉你往哪个方向走才能让你更接近最高点）。在机器学习中，这个指南针告诉我们如何调整模型的参数，以便模型的预测结果越来越好。
PyTorch 能通过动态计算图自动计算出这些“变化率”，也就是梯度，这样我们就可以用这些梯度信息来调整模型。
3. 反向传播
概念：
反向传播是指在模型训练过程中，PyTorch先进行一次前向计算（从输入到输出的计算过程），接着会通过反向传播的方式，从输出回溯到输入，计算每个参数对最终结果的影响（梯度）。
类比：
继续用爬山的类比，假设你已经到达某个位置，你需要回想一下刚才每一步是怎么走的。反向传播就是一种回顾你爬山路径的过程，从山顶出发，回溯每一步，看每一步对你最终能否登顶的影响有多大。如果某一步走错了，你可以知道这一步该怎么调整。
在机器学习中，反向传播就是从最后的结果回过头来看看每个参数是怎么影响结果的，然后用这些信息来更新参数。
小结
- 动态计算图：像一张实时绘制的“计算图”，记录每一步操作和它们之间的关系。
- 自动微分：是一种自动计算变化率（梯度）的方法，就像指南针告诉我们如何调整模型参数。
- 反向传播：从输出回溯到输入的过程，通过回顾每一步对结果的影响来调整模型参数。
一个简单的公式例子
假设有一个非常简单的函数：
y = 2x + 3
其中，x 是我们的输入，y是输出。
假如你希望通过训练模型调整 ( x )，让 ( y ) 尽可能接近某个目标值。PyTorch会首先计算 ( y ) 的值，这就是前向计算。然后，它会根据目标值和当前输出的差距（称为损失）计算 ( x ) 对 ( y ) 的影响（梯度），这就是反向传播。通过这些信息，你可以调整 ( x )，让 ( y ) 越来越接近目标值。
公式中的微分（梯度）在这里可以简单理解为：如果我们把 ( x ) 增大一点点，( y ) 会怎样变化？这个变化率就是我们在反向传播中需要计算的梯度。
希望这些通俗的解释能帮助你理解这些看似复杂的概念！