PyTorch深度学习：60分钟入门(Translation)

from __future__ import print_function
import torch
x = torch.Tensor(5, 3)  # 构造一个未初始化的5*3的矩阵
x = torch.rand(5, 3)  # 构造一个随机初始化的矩阵
x # 此处在notebook中输出x的值来查看具体的x内容
x.size()

#NOTE: torch.Size 事实上是一个tuple, 所以其支持相关的操作*
y = torch.rand(5, 3)

#此处 将两个同形矩阵相加有两种语法结构
x + y # 语法一
torch.add(x, y) # 语法二

# 另外输出tensor也有两种写法
result = torch.Tensor(5, 3) # 语法一
torch.add(x, y, out=result) # 语法二
y.add_(x) # 将y与x相加

# 特别注明：任何可以改变tensor内容的操作都会在方法名后加一个下划线‘_‘
# 例如：x.copy_(y), x.t_(), 这俩都会改变x的值。

#另外python中的切片操作也是资次的。
x[:,1] #这一操作会输出x矩阵的第二列的所有值

# 此处演示tensor和numpy数据结构的相互转换
a = torch.ones(5)
b = a.numpy()

# 此处演示当修改numpy数组之后,与之相关联的tensor也会相应的被修改
a.add_(1)
print(a)
print(b)

# 将numpy的Array转换为torch的Tensor
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)

# 另外除了CharTensor之外，所有的tensor都可以在CPU运算和GPU预算之间相互转换
# 使用CUDA函数来将Tensor移动到GPU上
# 当CUDA可用时会进行GPU的运算
if torch.cuda.is_available():
    x = x.cuda()
    y = y.cuda()
    x + y

from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.ones(2, 2), requires_grad = True)
y = x + 2
y.creator

# y 是作为一个操作的结果创建的因此y有一个creator 
z = y * y * 3
out = z.mean()

# 现在我们来使用反向传播
out.backward()

# out.backward()和操作out.backward(torch.Tensor([1.0]))是等价的
# 在此处输出 d(out)/dx
x.grad

x = torch.randn(3)
x = Variable(x, requires_grad = True)
y = x * 2
while y.data.norm() < 1000:
    y = y * 2
gradients = torch.FloatTensor([0.1, 1.0, 0.0001])  //float是类型。
y.backward(gradients)  //这行什么意思
x.grad //这行呢？