資料內(nèi)容：
1. torch
torch模塊是torch的核心模塊，包含了PyTorch的大部分基礎(chǔ)操作，比如類型轉(zhuǎn)換，隨機(jī)數(shù)生成，矩陣運(yùn)算，等等。
torch.from_numpy:從numpy的 ndarray中創(chuàng)建一個(gè)tensor對(duì)象。
torch.tensor:這個(gè)函數(shù)相當(dāng)于是從數(shù)據(jù)源創(chuàng)建一個(gè)新的tensor，不需要任何參數(shù)，可以從 list、array、tuple等等構(gòu)造出tensor對(duì)象。
torch.rand:隨機(jī)生成tensor。
2.Autograd
Autograd模塊是自動(dòng)梯度計(jì)算模塊，主要用來(lái)計(jì)算當(dāng)前節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)輸入變量的梯度。
torch.autograd.Function:這個(gè)函數(shù)用來(lái)定義自定義的 autograd 處理函數(shù)，有前向傳播forward和反向傳播backward，可以自己定義backward 實(shí)現(xiàn)自定義的梯度算法。
torch.autograd.Variable:用這個(gè)變量可以計(jì)算變量的梯度，它本質(zhì)上是一個(gè)tensor對(duì)象，不同的是它支持自動(dòng)求導(dǎo)。
