什么是 Variable
Tensor是Pytorch的一个完美组件(可以生成高维数组)，但是要构建神经网络还是远远不够的，我们需要能够计算图的Tensor，那就是Variable。Variable是对Tensor的一个封装，操作和Tensor是一样的，但是每个Variable都有三个属性，Varibale的Tensor本身的.data，对应Tensor的梯度.grad，以及这个Variable是通过什么方式得到的.grad_fn。
Variable 计算, 梯度
import torch
from torch.autograd import Variable
x_tensor=torch.randn(10,5)
y_tensor=torch.randn(10,5)
# 将 tensor 变成 Variable
x=Variable(x_tensor,requires_grad=True)# 默认 Variable 是不需要求梯度的，
# 所以我们用这个方式申明需要对其进行求梯度
y=Variable(y_tensor,requires_grad=True)
z = torch.sum(x + y)
print(z.data)# z 中的 tensor 数值
print(z.grad_fn)#通过grad_fn知道了其是通过 Sum 这种方式得到的
# 求 x 和 y 的梯度
z.backward()# 模拟z 的误差反向传递
print(x.grad)
print(y.grad)
#通过.grad我们得到了 x 和 y 的梯度