PyTorch快速入门
函数名后面带下划线_ 的函数会修改Tensor本身。例如，x.add_(y)和x.t_()会改变 x，但x.add(y)和x.t()返回一个新的Tensor， 而x不...
PyTorch快速入门
- 函数名后面带下划线_ 的函数会修改Tensor本身。例如，x.add_(y)和x.t_()会改变 x，但x.add(y)和x.t()返回一个新的Tensor， 而x不变。
- Tensor和numpy对象共享内存，所以他们之间的转换很快，而且几乎不会消耗什么资源。但这也意味着，如果其中一个变了，另外一个也会随之改变。
- t.tensor()总是会进行数据拷贝，新tensor和原来的数据不再共享内存。所以如果你想共享内存的话，建议使用torch.from_numpy()或者tensor.detach()来新建一个tensor, 二者共享内存。
- 深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数，而PyTorch的autograd模块则实现了此功能。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。要想使得Tensor使用autograd功能，只需要设置tensor.requries_grad=True.
- 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，所以反向传播之前需把梯度清零。
- torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口。nn构建于 Autograd之上，可用来定义和运行神经网络。nn.Module是nn中最重要的类，可把它看成是一个网络的封装，包含网络各层定义以及forward方法，调用forward(input)方法，可返回前向传播的结果。
- 定义网络时，需要继承nn.Module，并实现它的forward方法，把网络中具有可学习参数的层放在构造函数__init__中。只要在nn.Module的子类中定义了forward函数，backward函数就会自动被实现(利用autograd)。网络的可学习参数通过net.parameters()返回，net.named_parameters可同时返回可学习的参数及名称。
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