在 torch 中， variable 是乙個存放會變化的值（變數）的地理位置。可以理解為乙個容器，裡面的值會不停的變化，就像乙個裝雞蛋的籃子， 雞蛋數會不停變動。 那誰是裡面的雞蛋呢, 自然就是 torch 的 tensor 。如果用乙個 variable 進行計算，那返回的也是乙個同型別的 variable。
例如，定義乙個variable：
# coding=gbk
import torch
from torch.autograd import variable
# 先生雞蛋
tensor = torch.floattensor([[1,2],[3,4]])
# 把雞蛋放到籃子裡, requires_grad是參不參與誤差反向傳播, 要不要計算梯度
variable = variable(tensor, requires_grad=true)
print(tensor)
print(variable)
tensor([[1., 2.],
[3., 4.]])
tensor([[1., 2.],
[3., 4.]], requires_grad=true)
#進行平方計算，tensor的值為上面定義的。
t_out = torch.mean(tensor*tensor) # x^2
v_out = torch.mean(variable*variable) # x^2
print(t_out)
#輸出結果：tensor(7.5000)
print(v_out)
#輸出結果：tensor(7.5000, grad_fn=)
v_out = torch.mean(variable*variable)就是在計算圖中新增的乙個計算步驟，計算誤差反向傳遞的時候有它乙份功勞, 下面舉個例子：
v_out.backward() #模擬v_out的誤差反向傳遞
# 下面兩步看不懂沒關係, 只要知道 variable 是計算圖的一部分, 可以用來傳遞誤差就好.
# v_out = 1/4 * sum(variable*variable) 這是計算圖中的 v_out 計算步驟
# 針對於 v_out 的梯度就是, d(v_out)/d(variable) = 1/4*2*variable = variable/2
print(variable.grad) # 初始 variable 的梯度
'''輸出結果：
tensor([[0.5000, 1.0000],
[1.5000, 2.0000]])
'''
print(variable)只會輸出 variable 形式的資料，在很多時候是用不了的(比如想要用 plt 畫圖)，所以我們要轉換一下，將它變成 tensor 形式。
print(variable) # variable 形式
"""輸出結果：
tensor([[1., 2.],
[3., 4.]], requires_grad=true)
"""print(variable.data) # tensor 形式
"""輸出結果：
tensor([[1., 2.],
[3., 4.]])
"""print(variable.data.numpy()) # numpy 形式
"""輸出結果：
[[ 1. 2.]
[ 3. 4.]]
"""
學習資料：1）pytorch 官網
2）莫煩python
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