介绍

torch.autograd.Variable 是 PyTorch 中早期版本用于封装张量（Tensor）以支持自动求导的类。然而，从 PyTorch 0.4 开始，Variable 和 Tensor 已经合并，现在直接使用 Tensor 即可完成所有操作，包括自动求导。因此，在现代 PyTorch 中，通常不需要显式使用 Variable。

Variable 的基本用法

在早期版本中，Variable 的用法如下：

创建Variable

from torch.autograd import Variable  
import torch  

# 创建一个普通张量  
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=False)  

# 将张量封装为 Variable  
x_var = Variable(x, requires_grad=True)  # 设置 requires_grad=True 表示需要计算梯度  
print(x_var)

自动求导

Variable 支持自动求导，以下是一个简单的例子：

# 创建一个 Variable  
x = Variable(torch.tensor([2.0]), requires_grad=True)  

# 定义一个简单的函数 y = x^2  
y = x ** 2  

# 反向传播  
y.backward()  

# 查看梯度 dy/dx = 2x  
print(x.grad)  # 输出：tensor([4.])

Modern PyTorch（0.4+）中 Variable 的替代

从 PyTorch 0.4 开始，Variable 和 Tensor 已经合并，现在直接使用 Tensor 即可完成所有操作。

import torch  

# 创建一个张量并启用自动求导  
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)  

# 定义一个简单的函数 y = x^2  
y = x ** 2  

# 反向传播  
y.backward()  

# 查看梯度 dy/dx = 2x  
print(x.grad)  # 输出：tensor([4.])