修改错误翻译

docs/1.4/56.md

-# 自动毕业力学
+# 自动求导机制
 
 > 原文： [https://pytorch.org/docs/stable/notes/autograd.html](https://pytorch.org/docs/stable/notes/autograd.html)
 

docs/1.4/71.md

@@ -31,7 +31,7 @@ auto c = a + b.to(at::kInt);
 
 此`Tensor`类和 ATen 中的所有其他符号在`at::`命名空间中找到，在这里记录在[中。](https://pytorch.org/cppdocs/api/namespace_at.html#namespace-at)
 
-## 自动毕业
+## 自动求导
 
 我们所称的 _autograd_ 是 PyTorch C ++ API 的一部分，这些部分通过涉及自动区分的功能扩展了 ATen `Tensor`类。 autograd 系统在张量上记录操作，以形成 _autograd 图_。 在该图中的叶变量上调用`backwards()`，可通过跨越 autograd 图的函数和张量网络执行反向模式微分，最终产生梯度。 以下示例提供了该界面的外观：
 

docs/1.4/79.md

@@ -811,7 +811,7 @@ class torch.autograd.set_detect_anomaly(mode)¶
 
 上下文管理器，用于打开或关闭 autograd 引擎的异常检测。
 
-`set_detect_anomaly`将基于其参数`mode`启用或禁用自动毕业异常检测。 它可以用作上下文管理器或功能。
+`set_detect_anomaly`将基于其参数`mode`启用或禁用自动求导异常检测。 它可以用作上下文管理器或功能。
 
 有关异常检测行为的详细信息，请参见上面的`detect_anomaly`。
 

docs/1.4/89.md

@@ -257,7 +257,7 @@ On worker 1:
 class torch.distributed.autograd.context¶
 ```
 
-使用分布式 autograd 时要环绕前进和后退传递的上下文对象。 需要`with`语句中生成的`context_id`来唯一标识所有工作程序上的分布式反向传递。 每个工作人员都存储与此`context_id`关联的元数据，这是正确执行分布式自动毕业证件所必需的。
+使用分布式 autograd 时要环绕前进和后退传递的上下文对象。 需要`with`语句中生成的`context_id`来唯一标识所有工作程序上的分布式反向传递。 每个工作人员都存储与此`context_id`关联的元数据，这是正确执行分布式自动求导证件所必需的。
 
 Example:
 

docs/1.4/93.md

@@ -19,7 +19,7 @@ python -m torch.utils.bottleneck /path/to/source/script.py [args]
 
 Warning
 
-由于 CUDA 内核的异步特性，当针对 CUDA 代码运行时，cProfile 输出和 CPU 模式自动分级探查器可能无法显示正确的计时：报告的 CPU 时间报告了用于启动内核的时间量，但不包括时间 除非操作进行了同步，否则内核将花费在 GPU 上执行。 在常规的 CPU 模式分析器下，进行同步的操作似乎非常昂贵。 在这些时间不正确的情况下，CUDA 模式自动毕业分析器可能会有所帮助。
+由于 CUDA 内核的异步特性，当针对 CUDA 代码运行时，cProfile 输出和 CPU 模式自动分级探查器可能无法显示正确的计时：报告的 CPU 时间报告了用于启动内核的时间量，但不包括时间 除非操作进行了同步，否则内核将花费在 GPU 上执行。 在常规的 CPU 模式分析器下，进行同步的操作似乎非常昂贵。 在这些时间不正确的情况下，CUDA 模式自动求导分析器可能会有所帮助。
 
 注意
 

docs/1.4/README.md

@@ -92,7 +92,7 @@
     * [torch.nn 到底是什么？](53.md)
 *  文件
 *  笔记
-    * [自动毕业力学](56.md)
+    * [自动求导机制](56.md)
     * [广播语义](57.md)
     * [CPU 线程和 TorchScript 推断](58.md)
     * [CUDA 语义](59.md)

docs/1.4/SUMMARY.md

@@ -59,7 +59,7 @@
     * [torch.nn 到底是什么？](53.md)
 *  文件
 *  笔记
-    * [自动毕业力学](56.md)
+    * [自动求导机制](56.md)
     * [广播语义](57.md)
     * [CPU 线程和 TorchScript 推断](58.md)
     * [CUDA 语义](59.md)