Объясните различия между 'torch.Tensor' и 'torch.autograd.Variable' в PyTorch.

Question

В ранних версиях PyTorch torch.autograd.Variable был оберткой для тензоров, которая обеспечивала автоматическое вычисление градиентов. С версии PyTorch 0.4.0 все возможности Variable были перенесены в класс torch.Tensor, что упрощает использование и интерфейс.

YeaHub · Accepted Answer

torch.Tensor: Это основной класс в PyTorch для работы с многомерными массивами. Он поддерживает операции, такие как индексация, срезы и математические вычисления. Кроме того, начиная с версии 0.4.0, все тензоры могут поддерживать автоматическое дифференцирование, если установлено свойство requires_grad=True.torch.autograd.Variable: До версии 0.4.0, Variable был отдельным классом, который оборачивал тензор и поддерживал вычисление градиентов. Теперь все его возможности встроены в класс torch.Tensor, что делает интерфейс более простым и понятным.Преимущества изменений: Все возможности для вычислений градиентов теперь доступны в одном классе, что упрощает использование и сокращает количество кода.