解释一段代码的含义 x = torch.randn((1, 1), requires_grad=True) with torch.autograd.profiler.profile(enabled=True) as prof: for _ in range(100): # any normal python code, really! y = x ** 2 print(prof.key_averages().table(sort_by="self_cpu_time_total"))

这段代码使用PyTorch库创建一个张量x，它是一个大小为(1,1)的随机数，并设置requires_grad=True以启用自动求导功能。然后使用torch.autograd.profiler.profile包装代码块，在代码块中使用for循环100次计算一个新的张量y，它是x的平方。最后，使用prof.key_averages().table(sort_by="self_cpu_time_total")打印出性能分析结果，以便查看代码块执行期间的CPU时间和内存占用等信息，按照"self_cpu_time_total"字段进行排序。这个代码块的主要目的是演示如何使用PyTorch中的性能分析器，以便在代码中找到性能瓶颈并进行优化。