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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