PyTorch中的3D卷積層可以通過自動求導進行反向傳播。在定義模型時，可以使用torch.nn.Conv3d來創建一個3D卷積層，然后使用torch.autograd來自動計算梯度。
在進行反向傳播時，首先需要計算輸出和目標之間的損失函數，然后通過調用loss.backward()來計算梯度。接下來，可以使用optimizer.step()來更新模型的參數。
具體來說，假設我們有一個3D卷積層conv3d和一個損失函數loss，以及一個優化器optimizer，我們可以按照以下步驟進行反向傳播：
將模型的輸出傳遞給損失函數，計算損失值：
loss = criterion(output, target)
調用loss.backward()來計算梯度：
loss.backward()
更新模型的參數：
optimizer.step()
需要注意的是，在進行反向傳播之前，需要將模型的參數設置為可訓練狀態，可以通過調用model.train()來實現。此外，還需要將輸入數據和目標數據傳遞給模型，以計算輸出和損失值。
