(tf)為輸入和目標資料建立placeholder；當執行計算圖時，他們將會被真實的資料填充。
為權重建立variable並用隨機資料初始化 tensorflow的variable在執行計算圖時不會改變。
前向傳播：使用tensorflow的張量運算計算**值y。 注意這段**實際上不執行任何數值運算； 它只是建立了我們稍後將執行的計算圖。
在tensorflow中，更新權重值的行為是計算圖的一部分; 但在pytorch中，這發生在計算圖之外。
現在我們搭建好了計算圖，所以我們開始乙個tensorflow的會話（session）來實際執行計算圖。
對於大規模的網路，autograd太過於底層。 在構建神經網路時，我們經常考慮將計算安排成層，其中一些具有可學習的引數，它們將在學習過程中進行優化。
tensorflow裡，有類似keras，tensorflow-slim和tflearn這種封裝了底層計算圖的高度抽象的介面，這使得構建網路十分方便。
在pytorch中，包nn完成了同樣的功能。nn包中定義一組大致等價於層的模組。乙個模組接受輸入的tesnor，計算輸出的tensor，而且 還儲存了一些內部狀態比如需要學習的tensor的引數等。nn包中也定義了一組損失函式（loss functions），用來訓練神經網路。
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