在PyTorch中的Autograd模块是自动求导（automatic differentiation）的核心模块，它提供了对张量的自动求导功能，使得神经网络的训练变得更加方便和高效。Autograd模块可以自动计算梯度，并且在反向传播算法中使用这些梯度来更新模型的参数。通过Autograd模块，用户无需手动编写反向传播算法，而是可以简单地定义前向计算图，然后通过调用backward()方法进行反向传播，从而实现自动求导和参数更新。Autograd模块为PyTorch提供了动态计算图的功能，使得用户可以使用动态图灵活地定义和修改计算图，从而更容易地构建复杂的神经网络模型。
