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：