设置梯度
直接在tensor中设置 requires_grad=True，每次操作这个数的时候，就会保存每一步的数据。也就是保存了梯度相关的数据。
import torch
x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) #初始化参数x并设置requires_grad=True用来追踪其计算历史
print(x)
#tensor([[1., 1.],
# [1., 1.]], requires_grad=True)y = x+2
print(y)
#tensor([[3., 3.],
# [3., 3.]], grad_fn=<AddBackward0>)z = y*y*3 #平方x3
print(x)
#tensor([[27., 27.],
# [27., 27.]], grad_fn=<MulBackward0>) out = z.mean() #求均值
print(out)
#tensor(27., grad_fn=<MeanBackward0>)图1.1
想要修改的话：x.requires_grad_(True)，就把x变为可以追踪（中间计算结果都保存）的数了。
不想修改了：
with torch.no_gard():c = (a * a).sum() #tensor(151.6830),此时c没有gard_fn把内容放在torch.no_gard():下就可以了
梯度计算
计算梯度：直接调用.backward()就行。
例如上面图1.1，out.backward()就行
获取梯度：调用那个数.gard
注意：如果.grad在循环中，每次都会和之前的.grad叠加。
所以每次反向传播之后，都需要把梯度变为0再进行操作。
使用.data获取里面的数据。相当于直接拷贝了一份数据，而不改变原数据的内容。
