pytorch中torch.autograd.Variable的用法
1、Variable是torch.autograd中很重要的类。它用来包装Tensor,将Tensor转换为Variable之后,可以装载梯度信息。pytorch的一个重要特点就是动态计算图,计算图中每一个节点代表一个变量,变量间建立运算关系并且可以修改,而不像Tensorflow中的计算图是固定不可变的。.data——获得该节点的值,即Tensor类型的值.grad——获得该节点处的梯度信息

3、神经网络计算梯度一个复杂的实例,此实例可以体现出梯度计算过程的计算图:

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