pytorch 学习问题
概述：
（1） torch.Tensor——多维数组
（2） autograd.Variable——包装了一个Tensor，并且记录了应用于其上的运算。与Tensor具有相同的API，同时增加了一些新东西例如backward()。并且有相对于该tensor的梯度值。
（3） nn.Module——神经网络模块。封装参数的简便方式，对于参数向GPU移动，以及导出、加载等有帮助。
（4） nn.Parameter——这是一种变量（Variable），当作为一个属性（attribute）分配到一个模块（Module）时，可以自动注册为一个参数（parameter）。
（5） autograd.Function——执行自动求导运算的前向和反向定义。每一个Variable运算，创建至少一个单独的Function节点，该节点连接到创建了Variable并且编码了它的历史的函数身上。
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