为什么在Pytorch中，当我复制网络的权重时，它会在反向传播后自动更新？

在PyTorch中，当你复制网络的权重时，它会在反向传播后自动更新的原因是因为PyTorch使用了动态图的计算方式。

在传统的静态图计算框架中，网络的权重通常是通过定义计算图的方式进行更新的。在这种情况下，如果你复制了网络的权重，那么复制的权重将不会自动更新，因为它们不再与原始网络的计算图相关联。

然而，PyTorch采用了动态图的计算方式，这意味着计算图是在运行时动态生成的。当你复制网络的权重时，复制的权重与原始网络的计算图是相关联的。因此，当你对复制的权重进行反向传播时，PyTorch会自动更新这些权重，以确保它们与原始网络的计算图保持一致。

这种自动更新的机制在许多情况下非常有用。例如，当你想要在训练过程中使用不同的学习率来更新网络的不同部分时，你可以复制网络的权重，并为每个部分设置不同的学习率。在反向传播过程中，PyTorch会自动更新这些权重，并根据它们在计算图中的位置应用相应的学习率。

总结起来，PyTorch中复制网络权重后自动更新的原因是因为它采用了动态图的计算方式，使得复制的权重与原始网络的计算图相关联，从而在反向传播过程中自动更新这些权重。