为什么Pytorch autograd需要另一个向量来向后而不是计算雅可比？

PyTorch的autograd是一个自动微分引擎，用于计算神经网络中的梯度。在反向传播过程中，autograd需要使用链式法则计算梯度。为了实现这一点，autograd需要构建计算图，并在图中跟踪每个操作的梯度计算。

相比于计算雅可比矩阵，使用另一个向量来向后传播有以下几个优势：

1. 内存效率：计算雅可比矩阵需要存储每个操作的中间结果，这可能会占用大量的内存空间。而使用另一个向量来向后传播只需要存储每个操作的梯度，可以节省内存。
2. 计算效率：计算雅可比矩阵需要进行更多的计算，特别是在具有大量参数的神经网络中。而使用另一个向量来向后传播可以减少计算量，提高计算效率。
3. 灵活性：使用另一个向量来向后传播可以更灵活地处理不同类型的操作。不同操作可能具有不同的梯度计算方式，使用向量可以更好地适应这种灵活性需求。

总结起来，PyTorch的autograd选择使用另一个向量来向后传播而不是计算雅可比矩阵，是为了提高内存和计算效率，并且能够更灵活地处理不同类型的操作。