Variable（变量）

autograd.Variable 是包的核心类. 它包装了张量, 并且支持几乎所有的操作. 一旦你完成了你的计算, 你就可以调用 .backward() 方法, 然后所有的梯度计算会自动进行.

你还可以通过 .data 属性来访问原始的张量, 而关于该 variable（变量）的梯度会被累计到 .grad上去.

 

还有一个针对自动求导实现来说非常重要的类 - Function.

Variable 和 Function 是相互联系的, 并且它们构建了一个非循环的图, 编码了一个完整的计算历史信息. 每一个 variable（变量）都有一个 .grad_fn 属性, 它引用了一个已经创建了 Variable 的 Function （除了用户创建的 Variable `` 之外 - 它们的 ``grad_fn is None ）.

如果你想计算导数, 你可以在 Variable 上调用 .backward() 方法. 如果 Variable 是标量的形式（例如, 它包含一个元素数据）, 你不必指定任何参数给 backward(), 但是, 如果它有更多的元素. 你需要去指定一个 grad_output 参数, 该参数是一个匹配 shape（形状）的张量.

import torch
from torch.autograd i