深度学习PyTorch-Tensor 详解

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~

pytorch——Tensor

• 概述

  • 张量的创建
  • torch.Tensor()与torch.tensor()的区别及其对比分析
    • torch.Tensor()
      • 张量构造函数的具体实现方法
    • torch.tensor()
      • 张量工厂类的方法特点及应用场景对比

• tensor既可以是一个数（标量值），也可以是一维数组（向量化表示）、二维数组（矩阵结构）以及更高维的数组（高阶数据）。

  • • 标量值(scalar values)
    • 向量化表示(vector representations)
    • 矩阵结构(matrix structures)

• 常见的Tensor操作

  • 改变Tensor的形状结构
    • reshape操作
      • squeeze()与unsqueeze()函数用于调整Tensor在特定维度上的大小
        • 其中squeeze()用于去除指定维度上的大小为1的部分，
          unsqueeze()则用于在指定维度上增加一个大小为1的新轴
    • 另一种常见操作是unsqueeze(dim)，即在指定维度上增加