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保存前向传播的中间结果（比如 x 和 y），是为了能够顺利执行反向传播的必要条件。

1. 为什么反向传播必须要有前向传播的值？

正如你所说，在乘法节点z = x × y z = x \times yz=x×y中：

• 如果你要求z zz对x xx的导数∂ z ∂ x \frac{\partial z}{\partial x}∂x∂z​，结果是y yy。
• 如果你要求z zz对y yy的导数∂ z ∂ y \frac{\partial z}{\partial y}∂y∂z​，结果是x xx。

如果你只知道函数是乘法，但不知道具体的x xx是具体啥值(比如x是100)，y yy是具体啥值(比如y是2)，你反向传播时算出来的就只能是抽象的y yy和x xx，无法得出具体的梯度数值。
所以，前向传播时产生的数值（如输入x xx、y yy和输出z zz），必须在内存中保存下来（缓存），供反向传播计算局部导数时使用。

2. 为什么“先执行前向传播”不是“根本原因”？

根本原因在于：数学上的“链式法则”是从输出端向输入端推导的。

• 前向传播（Forward）：是为了求出预测结果，进而算出损失函数L LL（比如你用模型预测了一个数字，发现预测错了，产生了误差L LL）。
• 反向传播（Backward）：是为了求出参数梯度来更新模型。我们要从损失L LL开始，倒推回去求各个参数的导数。

顺序决定了因果：
因为我们要求“损失L LL对参数的导数”，而L LL是通过前向传播计算出来的，所以逻辑上必须先是前向传播（产生L LL和中间缓存），然后才是反向传播（利用L LL和中间缓存求导）。

3. 一个形象的比喻

想象你在剥洋葱（前向传播）：
你一层一层剥开，把剥下来的皮和中间看到的形态（中间变量x , y x, yx,y）放在旁边的桌子上（保存缓存）。
剥到最后，你发现洋葱芯坏了（算出了损失L LL）。

现在你要写一份报告，说明“为什么芯会坏”（反向传播求导）：
你只能顺着刚才剥皮的顺序，从芯开始往回看。每往回走一层，你都要看一眼刚才放在桌子上的皮（利用之前保存的x , y x, yx,y）来记录问题。
如果你刚才剥皮的时候没把皮留桌上（前向传播不保存中间值），你现在往回看时就没有参考，报告就写不下去了。