PyTorch 张量（Tensor） | 菜鸟教程

张量是一个多维数组，可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数据结构。
在 PyTorch 中，张量（Tensor）是数据的核心表示形式，类似于 NumPy 的多维数组，但具有更强大的功能，例如支持 GPU 加速和自动梯度计算。
张量支持多种数据类型（整型、浮点型、布尔型等）。
张量可以存储在 CPU 或 GPU 中，GPU 张量可显著加速计算。
下图展示了不同维度的张量（Tensor）在 PyTorch 中的表示方法：
使用 torch.tensor() 函数，你可以将一个列表或数组转换为张量：
如果你有一个 NumPy 数组，可以使用 torch.from_numpy() 将其转换为张量：
张量与 NumPy 的互操作如下表所示：