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每一次前向传播都会构建一个新的计算图，这使得模型结构可以在运行时改变，为模型设计提供了极大的灵活性，例如处理可变长度的输入（如不同长度的序列）或实现动态网络结构（如循环神经网络RNN）。零维张量是标量，一维张量是向量，二维张量是矩阵，以此类推。理解计算图的生命周期对于调试和优化PyTorch程序至关重要，例如，一个张量如果不再参与后续计算，其对应的计算图部分会被自动释放，从而管理内存。属性，当设置
