摘要：
1 . 在 Tensor 上的所有操作，autograd 都能为它们自动提供微分，避免了手动计算导数的复杂过程，只需要设置 tensor.requires_grad=True 即可。 注意：grad在反向传播过程中是累加的(accumulated)，这意味着每一次运行反向传播，梯度都会累加之前的梯度 阅读全文
摘要：
1. Tensor是一个高维数组，可以通过GPU加速运算 torch.Size 是tuple对象的子类，因此它支持tuple的所有操作，如x.size()[0] 2. 加法的三种表示 注意，函数名后面带下划线_ 的函数会修改Tensor本身。返回新对象和原地运算。 3. Tensor与Numpy T 阅读全文