Variable与Tensor
Variable 是torch.autograd中的数据类型（0.4.0之前）主要用于封装Tensor,进行自动求导
data: 被包装的Tensor
grad:data 的梯度
grad_fn 创建Tensor的Function，是自动求导的关键
requires_grad: 指示是否需要梯度
is_leaf:指示是否是叶子结点（张量）
dtype：张量的数据类型
shape：张量的形状，如（64,4,224,224）
device：张量所在设备，Gpu/Cpu
创建张量
直接创建
1.torch.tenson(
data,
dtype=None,
device = None,
requires_grad = False,
pin_memory=False)
data:数据，可以是list，numpy
dtype：默认是data的数据类型
device：所在设备，cuda/cpu
requires_grad:是否需要梯度
pin_memory:是否存于锁页内存（类似于全局变量，不释放内存）
2.torch.from_numpy(ndarry)
功能：从numpy创建tensor
注意：从torch.from_numpy创建的tensor于原ndarry共享内存，当修改其中一个数据，另外一个也会被改动！
依据数值创建
1.
size:张量的形状，如（3,3）、（3,224,224）
out：输出的张量（两个变量名，指向同一个地址）
layout：内存中布局形式，有strided,sparese_coo等
devece：所在设备
requires_grad:是否需要梯度
2.
input：创建与input同形状的全0张量
dtype：数据类型
layout：内存中的布局形式
eg:torch.fill((3,3),10) 3X3 值全为10