本文翻译自
PyTorch 的 Tutorial 中的一篇文章，本文简单介绍了
PyTorch 的计算流程；简单地介绍了 PyTorch 的基础，并且伴随着一些独立的例子实现多项式拟合的问题。
其中包括：先使用 NumPy 实现一个多项式拟合热身、然后使用 PyTorch 中 Tensor 张量的概念实现多项式拟合；第二部分讲述了 PyTorch 中如何自动求导，并且如何自定义一个新的自动求导函数；然后介绍了 PyTorch 中的 nn 包模块，nn 包是关于神经网络的模块包，包内定义好了很多损失函数和优化器并实现了很多优化算法；还可以继承 Module 类实现定制的模型；最后介绍了建立在控制流和参数共享之上的模型。
