如果我尝试使用 Reverse-Mode Auto-Diff 计算导出一个函数，我可以导出一个函数 wrt。一次完成许多变量。

我现在的问题是，如果我输入这个函数会发生什么（只是一个非常简单的问题示例）：

$f(x,y,z)=(x + y)*z+x$

现在，显然，手动处理这个很简单，只需导出最顶层的两个子表达式$+$然后添加它们。

但是在反向模式 AD 中，每个推导的最终结果位于每个分支的底部（如果您将函数设想为表达式树）。现在，您如何处理这些情况，因为大多数算法都处理$+$通过仅拆分和递归处理子树。但是对于推导wrt。到$x$为了$x=2, y=2, z=2$我明白了$f'(x=2)=1$和$f'(x=2)=2$取决于我在哪个子树中。

我想我错过了反向模式 AD 的一个关键部分（主要可能是在实现部分），但我不知道是哪个。