[Python] karpathy / micrograd：前特斯拉AI总监教你100行代码看懂PyTorch原理

开篇

调用.backward()时，梯度怎么就自动算出来了？这个问题困扰过很多深度学习初学者。

前特斯拉AI总监Andrej Karpathy用150行Python代码给出了答案——这就是今天要介绍的micrograd项目。

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项目基本信息

micrograd是一个微型自动微分引擎，整个项目只有两个核心文件：

• engine.py（约100行）：实现自动求导功能
• nn.py（约50行）：实现神经网络层

项目在GitHub上已有13.1k星标，代码简洁但功能完整，适合想深入理解深度学习框架底层原理的开发者。

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实际运行效果

自动求导演示

from micrograd.engine import Value

a = Value(2.0)
b = Value(3.0)
c = a * b + b ** 2
c.backward()

print(c.data)    # 15.0
print(a.grad)    # 3.0
print(b.grad)    # 8.0

代码自动完成了偏导数计算，这是深度学习框架的核心能力。

神经网络训练

from micrograd.nn import MLP

model = MLP(2, [16, 16, 1])

for step in range(100):
    loss = sum((y_true - model(x))**2 
               for x, y_true in data)
    model.zero_grad()
    loss.backward()

    for p in model.parameters():
        p.data -= 0.01 * p.grad

完整实现了前向传播、反向传播、参数更新的训练流程。

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核心实现原理

每个Value对象会记录三类信息：当前数值、来源节点、梯度计算方法。当执行运算时，会自动构建计算图。

反向传播时，通过拓扑排序遍历计算图，从输出节点开始依次调用每个节点的梯度函数，将梯度传递给父节点。

这就是反向模式自动微分的实现方式，也是PyTorch等框架的底层逻辑。

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适合人群

算法工程师：面试经常会问到反向传播原理，理解底层实现有助于模型调试

在校学生：深度学习课程的配套代码，代码量少容易上手

AI转行者：不需要复杂数学推导，通过代码理解原理

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学习路径建议

第一步：运行demo.ipynb，观察计算图的构建过程

第二步：逐行阅读engine.py，理解运算符重载的实现

第三步：尝试添加新功能，比如Sigmoid激活函数

第四步：对比PyTorch源码，了解工程化的区别

整个学习过程大约需要2-3天，能够建立对深度学习框架的系统认知。

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项目实用价值

这个项目剥离了GPU加速、分布式训练等工程细节，让学习者专注于理解自动微分的核心思想。

对于求职者来说，能够清晰讲解反向传播的实现原理，在算法岗面试中会是明显的加分项。

对于在职开发者，理解框架底层有助于写出更高效的训练代码，排查模型训练中的问题。

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项目地址

GitHub仓库
https://github.com/karpathy/micrograd

配套视频教程
1.YouTube 搜索："Andrej Karpathy Neural Networks Zero to Hero"
2.AI体系化进阶：深度学习、NLP与推荐系统实战解析 https://yunpan.plus/t/246-1-1

开源协议
MIT License

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标签  #micrograd #GitHub #深度学习 #自动微分 #反向传播 #PyTorch #机器学习