有介绍paddle框架内部机制的文档么？
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想要了解一下paddle框架里模型训练的内部参数的保存和传递机制，有介绍的文档么？
比如介绍反向计算时权重和特征图的梯度存储在哪里，为什么清楚梯度要使用优化器api进行等等
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在写gradcam时，需要用到loss对中间卷积层的梯度，是看了一篇google对别的框架的介绍，然后推测的paddle里怎么得到梯度
梯度是得到了，但写法好麻烦，几乎得把模型的forward全部拷贝过来调用一遍，应该有更简洁的写法吧
特征图的梯度可以通过特征图张量的grad方法得到，权重的梯度又是怎么得到以及存储在哪里的呢?
删除梯度为什么用优化器api进行？