简介
PyTorch中，所有神经网络的核心是 autograd 包。先简单介绍一下这个包，然后训练我们的第一个的神经网络。
autograd 包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义(define-by-run）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同的。
属性 .requires_grad
>>> import torch
>>>
>>> x = torch.ones(2,2,requires_grad=True)
>>> x
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]], requires_grad=True)
>>> y = x + 2
>>> y
tensor([[3., 3.],
[3., 3.]], grad_fn=<AddBackward0>)
>>>
对于不理解上面的函数，可以依次点击：torch.ones()
属性 .requires_grad 为 True，那么它将会追踪对于该张量的所有操作。当完成计算后可以通过调用 .backward()，来自动计算所有的梯度。这个张量的所有梯度将会自动累加到.grad属性。
