简介

torch.autograd.Variable是Autograd的核心类，它封装了Tensor，并整合了反向传播的相关实现

    Variable和tensor的区别和联系

    Variable是篮子，而tensor是鸡蛋，鸡蛋应该放在篮子里才能方便拿走（定义variable时一个参数就是tensor）

    Variable这个篮子里除了装了tensor外还有requires_grad参数，表示是否需要对其求导，默认为False

    Variable这个篮子呢，自身有一些属性

    比如grad，梯度variable.grad是d(y)/d(variable)保存的是变量y对variable变量的梯度值，如果requires_grad参数为False，所以variable.grad返回值为None，如果为True，返回值就为对variable的梯度值

    比如grad_fn，对于用户自己创建的变量（Variable()）grad_fn是为none的，也就是不能调用backward函数，但对于由计算生成的变量，如果存在一个生成中间变量的requires_grad为true，那其的grad_fn不为none，反则为none

    比如data，这个就很简单，这个属性就是装的鸡蛋（tensor）

Varibale包含三个属性：

data：存储了Tensor，是本体的数据

grad：保存了data的梯度，本事是个Variable而非Tensor，与data形状一致

grad_fn：指向Function对象，用于反向传播的梯度计算之用