深度学习框架 PyTorch 的基础组件详解

深度学习框架 PyTorch 是一个广泛应用于研究和开发人工智能模型的工具。它提供了一系列强大的基础组件，使得构建和训练深度学习模型变得更加简单和高效。本文将详细介绍 PyTorch 中的一些基础组件，并附带相应的源代码示例。

1. 张量（Tensors）

PyTorch 中的核心数据结构是张量（Tensors）。张量类似于多维数组，可以在 CPU 或 GPU 上存储和操作数值。在 PyTorch 中，可以使用 torch.Tensor 类来创建张量。下面是一个创建和操作张量的示例代码：

import torch

# 创建一个 2x3 的张量
tensor = torch.Tensor([[1,