PyTorch结构介绍
对PyTorch架构的粗浅理解，不能保证完全正确，但是希望可以从更高层次上对PyTorch上有个整体把握。水平有限，如有错误，欢迎指错，谢谢！
几个重要的类型
和数值相关的
Tensor
Variable
Parameter
buffer(这个其实不能叫做类型，其实他就是用来保存tensor的)
Tensor:
PyTorch中的计算基本都是基于Tensor的，可以说是PyTorch中的基本计算单元。
Variable：
Tensor的一个Wrapper，其中保存了Variable的创造者，Variable的值（tensor），还有Variable的梯度(Variable)。
自动求导机制的核心组件，因为它不仅保存了 变量的值，还保存了变量是由哪个op产生的。这在反向传导的过程中是十分重要的。
Variable的前向过程的计算包括两个部分的计算，一个是其值的计算（即，Tensor的计算），还有就是Variable标签的计算。标签指的是什么呢？如果您看过PyTorch的官方文档 Excluding subgraphs from backward 部分的话，您就会发现Variable还有两个标签：requires_grad和volatile。标签的计算指的就是这个。
Parameter:
这个类是Variable的一个子集，PyTorch给出这个类的定义是为了在Module(下面会谈到)中添加模型参数方便。
模型相关的
Function
Module
Function:
如果您想在PyTorch中自定义OP的话，您需要继承这个类，您需要在继承的时候复写forward和backward方法，可能还需要复写__init__方法（由于篇幅控制，这里不再详细赘述如果自定义OP）。您需要在forward中定义OP，在backward说明如何计算梯度。
关于Function，还需要知道的一点就是，Function中forward和backward方法中进行计算的类型都是Tensor，而不是我们传入的Variable。计算完forward和backward之后，会包装成Varaible返回。这种设定倒是可以理解的，因为OP是一个整体嘛，OP内部的计算不需要记录creator
Module:
这个类和Function是有点区别的，回忆一下，我们定义Function的时候，Funciton本身是不需要变量的，而Module是变量和Function的结合体。在某些时候，我们更倾向称这种结构为Layer。但是这里既然这么叫，那就这么叫吧。
Module实际上是一个容器，我们可以继承Module，在里面加几个参数，从而实现一个简单全连接层。我们也可以继承Module，在里面加入其它Module，从而实现整个VGG结构。
关于hook
PyTorch中注册的hook都是不允许改变hook的输入值的
下面对PyTorch中出现hook的地方做个总结：
* Module : register_forward_hook, register_backward_hook
注意：forward_hook不能用来修改Module的输出值，它的功能就像是安装个监视器一样。我们可以用forward_hook和visdom来监控我们Module的输出。backward_hook和与Variable的功能是类似的，将和Variable的register_hook一起介绍。
Variable: register_hook
Variable的register_hook注册的是一个backward hook，backward hook是在BP的过程中会用到的。可以用它来处理计算的梯度。
关于hook较为详尽的介绍
foward过程与backward过程
forward
以一个Module为例：
1. 调用module的call方法
2. module的call里面调用module的forward方法
3. forward里面如果碰到Module的子类，回到第1步，如果碰到的是Function的子类，继续往下
4. 调用Function的call方法
5. Function的call方法调用了Function的forward方法。
6. Function的forward返回值
7. module的forward返回值
8. 在module的call进行forward_hook操作，然后返回值。
backward
关于backward
总结
PyTorch基本的操作是OP，被操作数是Tensor。
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作者：ke1th
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/70145598
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