轉載自：https://blog.csdn.net/rambo_csdn_123/article/details/119056123

Pytorch的torch.autograd.Variable
今天在看《莫凡Python》的PyTorch教程的時候發現他的程式碼還在使用Variable，並且我記得過去讀一些GitHub上面的程式碼的時候也發現了Variable這個東西，根據教程中所說的，想要計算tensor的梯度等等，就必須將tensor放入Variable中並指定required_grad的值為True,通過這個Variable的容器才能進行梯度求導等等操作，程式碼如下：

import torch
from torch.autograd import Variable

tensor = torch.FloatTensor([[1, 2], [3, 4]])
variable = Variable(tensor, requires_grad=True)
v_out = torch.mean(variable * variable)
v_out.backward()
print(variable.grad)

　　在我查閱PyTorch的官方文件之後，發現Variable已經被放棄使用了，因為tensor自己已經支援自動求導的功能了，只要把requires_grad屬性設定成True就可以了，所以下次見到Variable可以大膽地更改程式碼

 例如之前的程式碼可以改成

import torch

tensor = torch.FloatTensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor.requires_grad = True  # 這個尤其重要！！！
t_out = torch.mean(tensor * tensor)
t_out.backward()
print(tensor.grad)