PyTorch重大更新：Tensor与Variable融合及核心改进

"本文主要介绍了深度学习框架Protroch的重要核心变化，包括张量与变量的合并、0维张量的处理、不推荐使用的volatile标志、类型和设备系统的改进以及对设备无关代码的支持。文中强调了迁移指南的重要性，以帮助用户将旧版本的PyTorch代码迁移到新版本。" 在深度学习框架的开发中，Protroch（可能是指PyTorch的一个版本或更新）引入了一系列关键的核心变更，旨在提升用户体验和代码效率。这些改变对于熟悉早期版本PyTorch的用户来说尤其重要，因为它们可能涉及到一些潜在的破坏性改动。 首先，最显著的变化是张量（Tensor）和变量（Variable）类的融合。在之前的版本中，张量用于存储数据，而变量则用于在计算图中表示可微分的值。这一分离导致了代码的复杂性。现在，这两个概念已经被合并到一个类中，简化了用户处理计算图和数据的操作。 其次，某些操作现在会返回0维张量，即标量张量。这种改变使得处理单个数值时的代码更加一致，同时也保持了张量操作的一致性。 PyTorch不再推荐使用volatile标志。这个标志原本用于控制计算图的记录，但在新的版本中，更推荐使用`.detach()`或`.requires_grad_(False)`来实现类似的功能，这将使代码更加清晰且易于理解。 在改进方面，PyTorch增加了对数据类型的dtypes和设备系统的支持。用户可以使用类似于Numpy的张量创建函数，这使得从Numpy到PyTorch的数据转换更为方便。此外，框架现在支持编写与设备无关的代码，这意味着用户可以在CPU和GPU之间无缝切换，而无需关心底层硬件。 为了帮助用户顺利过渡到新版本，PyTorch团队提供了迁移指南。强烈建议所有计划升级PyTorch的开发者阅读此指南，以了解如何修改旧代码以适应新API和编程风格。重复强调迁移指南的重要性，表明了这一过程可能会涉及一些挑战，但通过遵循指导，可以有效地减轻升级带来的困难。 Protroch（PyTorch）的这次更新旨在提高灵活性和易用性，同时保持向后兼容性。通过理解并适应这些核心变化，用户能够更好地利用新版本提供的功能，优化深度学习模型的构建和训练过程。