1. torch

torch模块是torch的核心模块，包含了PyTorch的大部分基础操作，比如类型转换，随机数生成，矩阵运算，等等。

torch.from_numpy:从numpy的 ndarray中创建一个tensor对象。

torch.tensor:这个函数相当于是从数据源创建一个新的tensor，不需要任何参数，可以从 list、array、tuple等等构造出tensor对象。

torch.rand:随机生成tensor。

2.Autograd

Autograd模块是自动梯度计算模块，主要用来计算当前节点对应输入变量的梯度。

torch.autograd.Function:这个函数用来定义自定义的 autograd 处理函数，有前向传播forward和反向传播backward，可以自己定义backward 实现自定义的梯度算法。

torch.autograd.Variable:用这个变量可以计算变量的梯度，它本质上是一个tensor对象，不同的是它支持自动求导。