一，張量（Tensor)
所謂張量，其實就是一個多維數組，它是標量，向量，矩陣的高維拓展。
二，Tensor 與 Variable
Variable 是 torch.autograd 中的數據類型，主要用於封裝Tensor，進行自動求導。如下圖
data: 被包裝的Tensor
grad: data的梯度
grad_fn: 創建Tensor的Function,是自動求導的關鍵
requires_grad: 指示是否需要梯度
is_leaf: 指示是否爲葉子結點
但是從Pytorch0.4.0開始，Variable併入Tensor裏，變成下圖
dtype: 張量數據類型，如torch.FloatTensor, torch.cuda.FloatTensor（這個張量指在GPU上運行）
shape: 張量的形狀
deviece: 張量所在設備（CP或GPU），決定張量是否加速
三，張量的創建
1，直接創建
這裏舉個例子，創建一個tensor
運行後結果：
2，從一個Numpy數組來創建張量
舉一個例子
代碼運行完，你會發現由於共享內存，Nump數組的改變，會引起tensor的改變。同樣，tensor改變也會引起numpy改變。
3，依據數值創建Numpy數組
可能看完，感覺out有點難理解，下面舉個例子
運行後：
發現兩個的地址是一樣的，即t被賦給了out
除此之外，依據數值創建的還有
4，依概率分佈創建張量
