PyTorch的的代码主要由C10、ATen、torch三大部分组成的。其中：
C10
C10，来自于Caffe Tensor Library的缩写。这里存放的都是最基础的Tensor库的代码，可以运行在服务端和移动端。PyTorch目前正在将代码从ATen/core目录下迁移到C10中。C10的代码有一些特殊性，体现在这里的代码除了服务端外还要运行在移动端，因此编译后的二进制文件大小也很关键，因此C10目前存放的都是最核心、精简的、基础的Tensor函数和接口。
C10目前最具代表性的一个class就是TensorImpl了，它实现了Tensor的最基础框架。继承者和使用者有：
Variable的Variable::Impl
SparseTensorImpl
detail::make_tensor(storage_impl, CUDATensorId(), false)
Tensor(c10::intrusive_ptr<TensorImpl, UndefinedTensorImpl> tensor_impl)
c10::make_intrusive<at::TensorImpl, at::UndefinedTensorImpl>
值得一提的是，C10中还使用/修改了来自llvm的SmallVector，在vector元素比较少的时候用以代替std::vector，用以提升性能;
ATen
ATen，来自于 A TENsor library for C++11的缩写；PyTorch的C++ tensor library。ATen部分有大量的代码是来声明和定义Tensor运算相关的逻辑的，除此之外，PyTorch还使用了aten/src/ATen/gen.py来动态生成一些ATen相关的代码。ATen基于C10，Gemfield本文讨论的正是这部分；
torch._VF
torch._VF is a subset of those functions are mapped to ATen functions in torch/jit/_builtins.py.
例如如果沿着torch.nn.dropout去找，会发现找到torch._VF这个库，IDE无法继续navigate：
这时候直接去github的pytorch源码repo(https://github.com/pytorch/pytorch/tree/b3bb234e16780ea3f3d749d2c8c156c9245eb797)搜dropout_就能很快看到在cpu上cpp的实现：
加上cuda的限制就是gpu的实现：
另外在pytorch的老旧版本，像dropout这种由python实现的算子在pytorch v1.0.4版本的https://github.com/pytorch/pytorch/blob/v0.1.4/torch/nn/functions/dropout.py 这个目录下还能找到，但是github并没有提供历史tag的搜索功能，不如就去https://github.com/colesbury/pytorch-old/tree/master/torch/nn/functions 这个古早目录下面找吧
Torch
Torch，部分代码仍然在使用以前的快要进入历史博物馆的Torch开源项目，比如具有下面这些文件名格式的文件：
TH* = TorcH
THC* = TorcH Cuda
THCS* = TorcH Cuda Sparse (now defunct)
THCUNN* = TorcH CUda Neural Network (see cunn)
THD* = TorcH Distributed
THNN* = TorcH Neural Network
THS* = TorcH Sparse (now defunct)
THP* = TorcH Python
PyTorch会使用tools/setup_helpers/generate_code.py来动态生成Torch层面相关的一些代码，这部分动态生成的逻辑将不在本文阐述，你可以关注Gemfield专栏的后续文章。
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