append_backward

该接口将向主程序（main_program）添加反向部分。

完整的神经网络训练由前向和反向传播两部分组成。但是当我们配置网络时，我们只需要指定其前向部分。该接口使用链式法则，能够根据前向部分自动生成反向部分。

在大多数情况下，用户无需手动调用此接口，它将由优化器（Optimizer）的 minimize 函数自动调用。

loss (Tensor) - 表示网络损失的 Tensor 。
no_grad_set （set [Tensor|str]，可选）- 在 block0 ( ) 中要忽略梯度的 Tensor 的名字的集合。所有的 Block 中带有 stop_gradient = True 的所有 Tensor 的名字都会被自动添加到此集合中。如果该参数不为 None，则会将该参数集合的内容添加到默认的集合中。默认值为 None。

返回：参数及其梯度 Tensor 的元组的列表。元组的第一个值为参数，第二个值为该参数的梯度 Tensor 。

返回类型： list[(Tensor , Tensor)]

抛出：