在这种情况下，Pytorch如何处理反向传播？

Question

class ExNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ExNet,self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(1024,500)
        self.fc2 = nn.Linear(500,100)
        self.fc3 = nn.Linear(100,10)


    def forward(self,x,mask1, mask2):
        x = F.relu(self.fc1(x)) 
        x = x * mask
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = x * mask2
        x = F.softmax(self.fc3(x),dim=1)
        return x

我有一些自定义的遮罩（取决于图层），我想应用于我的网络。根据上面的代码，PyTrac在反向传播中考虑掩蔽特征吗？我的意思是，在反向传播过程中，我的梯度会使用这些自定义遮罩相乘吗