和的爱恨情仇之基本数据类型：…
版本：1.6.0
版本：1.15.0
基本概念：标量、一维向量、二维矩阵、多维张量。
1、中的张量
（1）通过torch.()来建立常量
这里有两种张量，一种是直接通过toch.()建立的，另一种是 ()建立的，它们的区别是：在新版本的torch中可以直接使用而不需要使用。
在旧版本中和的区别在于，可以进行误差的反向传播，而不可以。
默认的也是False。
我们接下来看看使用torch.()来看看例子：
对于常量，是不能够在声明指定其需要梯度计算的，如下所示：
为什么使用torch.()不可以直接指明=True呢，但是可以通过显示指定a.=True。我的理解是常量和变量之间是可以互相转换的，当将通过(数据.=True)后，该常量已经变成了变量。
（2）通过from torch. 来建立变量
我们传入的值就不能是一个列表了，需要一个张量，我们可以这么做：
这也可以说明常量是可以转换为变量的。但需要注意的是由常量转换而来的变量就不是原来的常量了：
（3） 通过torch.()更加灵活的建立常量和变量
我们还需要注意的是使用torch,()和torch.()以及()区别：这里可以直接传入一个列表啦
我们也可以直接使用torch.()来定义一个变量，通过指定来标明该变量是否能够进行梯度计算并进行更新。
2、中的张量
在中，可以通过tf.()和tf.()来建立张量，与旧版本类似的是，tf.()对应torch.()，tf.()对应torch.()，tf.创建的是常数，tf. 创建的是变量。变量属于可训练参数，在训练过程中其值会持续变化，也可以人工重新赋值，而常数的值自创建起就无法改变。
其中tf.()是将b的值赋值给a，因为a是常量，因此不可改变，就会报该错误，再看下面一个例子：
我们将10赋值给state，然后新建了一个变量。state是一个变量，这样是没有问题的，这样的话在训练的过程中我们就可以不断地更新参数了。 再看一个例子：
在这种情况下，我们仅仅只是将a指向的值改为指向b，并没有真正修改a的值。
如果我们像那样将常量转换为变量：
会发现，其实是新建了一个变量，并不是将原始的常量变为了变量、
如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。
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