深入探索 PyTorch：torch.nn.Parameter 与 torch.Tensor 的奥秘

标题：深入探索 PyTorch：torch.nn.Parameter 与 torch.Tensor 的奥秘

在深度学习的世界里，PyTorch 以其灵活性和易用性成为了众多研究者和开发者的首选框架。然而，即使是经验丰富的 PyTorch 用户，也可能对 torch.nn.Parameter 和 torch.Tensor 之间的区别感到困惑。本文将深入剖析这两个概念，通过详细的解释和实际的代码示例，揭示它们之间的联系与区别。

一、PyTorch 简介

PyTorch 是一个基于Torch库的开源机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究和生产。它提供了强大的GPU加速的张量计算能力，以及构建深度学习模型的动态计算图。

二、张量（Tensor）

在 PyTorch 中，torch.Tensor 是最基本的数据结构，用于表示多维数组。Tensor 可以包含数值数据，并且可以进行各种数学运算，如加法、乘法等。

import torch

# 创建一个张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])
print(x)

三、参数（Parameter）