要检查我对PyTorch的{{1}}方法的理解，我正在尝试以下代码段：
backward通过手工计算，我得到import torch
x = torch.rand(3,requires_grad=True)
y = 2 * x
z = 3 * y
l = torch.sum(z)
l.backward()
和dl/dz = (1.,1.,1.)，并且我相信dl/dy = (3.,3.,3.)方法会使用此信息，以便使用雅可比矢量积来计算backward 。
现在，当我执行dl/dx = (6.,6.,6.)时，我会按预期得到x.grad。但是，当我尝试tensor([6., 6., 6.])或y.grad时，得到的是z.grad，而不是None和tensor([3., 3., 3.])。为什么会这样？