torch.autograd.Variable

`torch.autograd.Variable` 是 PyTorch 中的一个类，用于包装张量（tensor）并记录与其相关的计算图（computational graph）。计算图用于自动求导（automatic differentiation），可以根据该图自动计算梯度（gradient）。

在 PyTorch 中，`Variable` 已经被弃用，可以直接使用张量（tensor）进行计算，而自动求导功能则集成在张量中的 `grad_fn` 属性中。

相关问题

torch.autograd.variable

torch.autograd.Variable 是 PyTorch 中用于追踪和计算梯度的重要类。它是一个封装了 Tensor 类型的变量，具有自动求导功能。通过它可以方便地实现神经网络中各层之间的数据传递和反向传播。

torch.autograd.variable函数

torch.autograd.variable函数是PyTorch中的一个函数。它用于将输入数据封装成可求导的变量（Variable）。这个函数可以接受一个tensor作为输入，并将其封装成一个Variable对象。Variable对象是PyTorch中的一个重要类，它不仅包含了数据本身，还包含了关于数据的梯度信息以及计算图的信息。通过使用Variable对象，我们可以方便地进行自动求导和构建计算图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决torch.autograd.backward中的参数问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38595243/14859443)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【Pytorch】autograd.Variable类详解 & tensor.backward()进行反向传播梯度计算过程](https://blog.csdn.net/DUDUDUTU/article/details/125600317)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [『PyTorch』第五弹_深入理解autograd_上：Variable属性方法](https://blog.csdn.net/weixin_33825683/article/details/86443410)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]