在 PyTorch 中，autograd.Variable 是一个自动求导变量，用于构建计算图并进行梯度自动求导。Variable 提供了许多基本操作，下面介绍其中的一些常用操作：
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创建变量：
import torch from torch.autograd import Variable # 创建变量，要求输入张量 x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32) var = Variable(x) -
访问数据：
data = var.data # 获取变量的数据注意，PyTorch 1.0 版本后，
Variable被弃用，可以直接使用 Tensor。 -
反向传播计算梯度：
var = Variable(torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32), requires_grad=True) y = var * var # 定义计算图 y.backward() # 反向传播计算梯度在创建变量时，将
requires_grad设置为 True，表示需要计算梯度。然后通过定义计算图和调用backward()方法可以进行梯度传播。 -
访问梯度：
grad = var.grad # 获取变量的梯度 -
清空梯度：
var.grad.data.zero_() # 清空变量的梯度 -
禁用梯度追踪：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-513159.html
with torch.no_grad(): # 在这个上下文环境中，所有操作不会被追踪和计算梯度 pass
这些是 autograd.Variable 的一些基本操作，在 PyTorch 1.0 版本以后，可以直接使用 Tensor，并且梯度计算和求导更加简洁，Variable 被废弃。所以，一般推荐直接使用 Tensor 进行计算和梯度管理。
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