修改官方文檔的錯誤
運行官方文檔中的代碼可能會報錯（維度不一致）：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "e:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 489, in __call__
result = self.forward(*input, **kwargs)
File "e:\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\models\resnet.py", line 150, in forward
x = self.conv1(x)
File "e:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 489, in __call__
result = self.forward(*input, **kwargs)
File "e:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 320, in forward
self.padding, self.dilation, self.groups)
RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight [64, 3, 7, 7], but got 2-dimensional input of size [5, 5] instead
因為model需要四維變量，而官方文檔中的是二維變量，所以會報錯
修改方法：去掉Variable函數，這是0.4版本的函數，我們現在使用的大多數是1.0版本
regular_input=torch.randn(1,3,224,224)#默認是True volatile_input=torch.randn(1,3,224,224) Model=torchvision.models.resnet18(pretrained=True) Model(regular_input).requires_grad with torch.no_grad(): Model(volatile_input).requires_grad
總結：（1）requires_grad=Fasle時不需要更新梯度， 適用於凍結某些層的梯度；
volatile=True相當於requires_grad=False，適用於推斷階段，不需要反向傳播。這個現在已經取消了，使用with torch.no_grad()來替代