human
$$ s = \overbrace{x_0 + y_0}^\text{$z_0$} + \overbrace{x_1 + y_1}^\text{$z_1$} + \overbrace{x_2 + y_2}^\text{$z_2$} $$
$$ \frac{\partial s}{\partial x_0} $$
3. torch Module
파이토치는 모델을 클래스처럼 다루는데, torch.nn.Module을 상속받아서 부모 클래스를 초기화하면 된다. <br>
선정의 된 함수 foward를 통해 모델링을 하고 나서, Variable을 인자 값으로 보내면 forward 계산을 하면서 Parameter와의 backward 연결을 알아서 한다.
assistant
#Here is the Python code you requested.
class simpleNN(nn.Module):
    
    def __init__(self):
        super(simpleNN, self).__init__() # 부모 클래스까지 초기화 , super: parents의 init부터 착착착
        self.linear = nn.Linear(2,2) 
        self.linear2 = nn.Linear(2,1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
    
    def forward(self,inputs):
        return F.sigmoid(self.linear(inputs))

snn = simpleNN()

snn
# 선언한 모듈이 나옴

# 파라미터를 가지면 모듈, 아니라면 F밑 style

for param in snn.named_parameters():
    print(param)

inputs = Variable(torch.randn(1,2))
inputs

outputs = snn(inputs) # snn.forward로 해야겠지만 알아서 만들어서 이렇게 해둠
outputs