假设我们定义了

import torch
a=torch(10,3)
c=torch(1,3)

现在想要对a[0]赋值成c，那么当然a[0]=c就可以完成这种操作。

但有时因为要隔绝梯度的原因（或者单纯就是脑抽了），可能我们会写成a[0].data=c，但这样做的话，你会发现a[0]完全没有变化，而如果你单独输出a[0].data却会看到它是等于c的。相反，如果你使用a.data[0]=c，那么a[0]会变成c，所以看上去这种方法更好一些。

为什么pytorch有这种奇怪的表现我也不是很懂，可能和python与pytorch的内存机制、计算图机制有一定关系吧，反正我被这个坑到了（