能否不创建输入前向张量直接使用PyTorch的.backward函数？

你的结论完全正确：必须使用PyTorch张量（且设置requires_grad=True）才能调用.backward()方法，numpy的数值对象（比如你用到的numpy.float64标量）不具备自动微分能力，自然没有backward属性，这就是你报错的原因。

核心原因 #

PyTorch的自动微分系统是基于自身的张量体系构建的：

• 当你创建带requires_grad=True的PyTorch张量时，系统会自动追踪该张量参与的所有计算操作，构建对应的计算图；
• .backward()方法正是基于这个计算图反向传播，计算各可训练张量的梯度；
• 而numpy是纯数值计算库，没有计算图追踪机制，所有运算都是静态数值计算，根本不支持自动微分相关的方法。

实用建议 #

如果想利用PyTorch的自动微分能力，你需要把RNN的核心计算逻辑从numpy迁移到PyTorch张量上：

• 将原来用numpy定义的权重矩阵、隐藏状态等，改用PyTorch张量创建，并设置requires_grad=True（比如W_hh = torch.randn(hidden_size, hidden_size, requires_grad=True)）；
• 前向传播、损失计算的所有步骤都用PyTorch的张量操作实现，这样得到的loss张量会关联完整的计算图；
• 此时调用loss.backward()就能自动计算所有可训练张量的梯度，后续直接用PyTorch的优化器（比如torch.optim.SGD）完成权重更新即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pav