学习Pytorch将要写的内容

秉承一贯风格：先挖坑：

优先级：

1. doc文档总结。（以及附加和torch的对比，写在最后）

2. 对Variable，Parameter以及自动反向传播的更深理解

3. 自定义反向传播的写法，以及注意点。包括扩展torch.autograd.Function以及torch.nn.Module

4. Variable的一些注意事项

5. 自定义loss函数

6. 将论坛中的一些常见问题进行总结。

附加：

# 可以将output中所有大于0.5的值都置为1，其余的置为0
# 返回的是 ByteTensor
output = (output > 0.5).mul_(1)