学习了张量的基本运算，和numpy差不多，记录一些函数：
in place的加法：. add_（）
空tensor：. empty（5，2）
修改形状（共享内存）：. view（）
复制：. clone（）
一个元素取值：. item（）
自动求导（）：
requires_grad= True追踪历史，新建的tensor的梯度函数是None
标量函数求导：
out. backward
x.grad返回d out/ d x
再一次反向传播要先加总，再重复之前步骤
out2= x.sum（）
out2. backward（）
print（x.grad）
向量值函数求导：
v = torch. tensor（）
y.backward（v）
print（x.grad）
