一、相比tensorflow，pytorch的優點：
1、占用記憶體空間小；
2、原始碼只有tensorflow的十分之一，方便閱讀；
3、除錯bug時，報錯行一般便是錯誤所在，而tensorflow一般報錯在sesson.run，錯誤指示不明了；
4、pytorch進行深度學習，**簡潔易懂，與python語法相似，而tensorflow的**需要佔位等語句，不明晰；
5、在許多測評中，pytorch的速度表現強於tensorflow。
二、tensor與varible
1、tensor是torch中重要的資料結構，與numpy類似
from __future__ import print_function
import torch as t
x = t.tensor(5,3)
（1）torch.function
（2）tensor.function
如torch.sun(a,b)與a.sum(b)操作等價。
從儲存上，對tensor的操作可以分為兩類：
（1）不會修改自身的資料，如a.add(b)
（2）會修改自身的資料，如a.add_(b)
2、autograd.variable是autograd中的核心類，封裝了tensor，支援tensor操作。
variable主要包含三個屬性，
data：儲存variable所包含的tensor
grad：儲存data對應的梯度，是variable類，形狀與data一致
grad_fn：指向乙個function物件，用來反向傳播計算輸入的梯度
grad在反向傳播過程中是累加的，每次反向傳播之前，需要將梯度清零。
x.grad.data.zero_()#梯度歸零
y.backward()#反向傳播
x.grad#計算梯度
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