pytorch中的Variable()

在PyTorch中，Variable是一个类，它是一个包装了Tensor的容器，可以用来表示一个可变的标量、向量、矩阵或者更高维度的张量。Variable支持自动求导功能，即反向传播算法，可以自动计算梯度。

在PyTorch0.4版本之后，Variable已经被弃用，可以直接使用Tensor来代替。因为Tensor对象现在已经默认具有了自动求导功能，因此不再需要使用Variable对象了。

在早期版本的PyTorch中，Variable对象是必须要用的，因为Tensor对象没有自动求导功能。在这些版本中，我们通常使用Variable来封装Tensor，以便使用自动求导功能。例如：

import torch
from torch.autograd import Variable

x = Variable(torch.randn(5, 3), requires_grad=True)
y = Variable(torch.randn(5, 2), requires_grad=True)
z = torch.matmul(x, y)
loss = z.mean()
loss.backward()

在这个例子中，我们使用Variable来封装了两个Tensor对象x和y，并且指定了requires_grad=True来开启自动求导功能。然后，我们使用这两个Variable对象计算了它们的矩阵乘法z，并且计算了z的平均值作为损失函数。最后，我们调用了loss.backward()来计算梯度。由于x和y都具有requires_grad=True，因此它们的梯度也会被自动计算。