pytorch实现使用 torch.autograd.Variable 将你的张量包装成一个变量

在较新的PyTorch版本中，`torch.autograd.Variable` 已经被弃用，而且不再需要显式地将张量包装成变量。PyTorch的自动求导机制已经集成到张量类中，并且默认情况下会自动跟踪操作以计算梯度。

因此，你只需要将你的张量直接传递给模型进行操作，然后调用 `backward()` 方法即可计算梯度。这样就不再需要使用 `torch.autograd.Variable`。

以下是一个示例，展示了如何在PyTorch中使用张量进行操作和梯度计算：

import torch

# 创建输入张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)

# 定义模型和操作
y = x.pow(2)  # 平方操作
z = y.sum()  # 求和操作

# 计算梯度
z.backward()

# 打印梯度
print(x.grad)

在上面的示例中，`x` 是一个张量，并且通过设置 `requires_grad=True` 启用了自动求导。接下来，我们对 `x` 进行平方操作和求和操作，并将结果保存在 `y` 和 `z` 中。最后，我们调用 `backward()` 方法来计算 `z` 对 `x` 的梯度，并使用 `x.grad` 打印梯度值。

请注意，只有具有 `requires_grad=True` 的张量才会被跟踪，以便计算梯度。如果你不希望计算某些操作的梯度，可以使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器来禁用梯度跟踪。

总结起来，你不再需要显式地使用 `torch.autograd.Variable` 来包装张量，而是直接在张量上进行操作和梯度计算。