本文详细介绍了PyTorch中的张量操作，包括创建、索引切片、数学运算和形状变换。通过实例展示了如何利用torch.tensor()创建张量，使用索引访问元素，执行加减乘除等数学操作，以及如何改变张量形状。这些基础知识对于理解和使用PyTorch进行深度学习至关重要。
PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了强大的张量（Tensor）操作功能。张量是PyTorch中最基本的数据结构，类似于多维数组。本文将介绍PyTorch张量的基本操作，包括创建张量、索引和切片、数学运算以及形状操作等。下面是一些示例代码来说明这些操作。
创建张量
在PyTorch中创建张量的方法有多种。可以使用torch.tensor()函数从Python列表或NumPy数组创建张量。
import torch
import numpy as np
# 从Python列表创建张量
list_tensor = torch.tensor([1, 2, 
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