7、PyTorch张量：从基础到高级应用

PyTorch张量：从基础到高级应用

1. 引言

在深度学习领域，张量是至关重要的概念。它是一种多维数组，能高效存储和处理数据。本文将深入探讨PyTorch张量的基础知识，包括从Python列表到张量的转换、张量的创建、索引、命名张量以及张量元素类型等内容。通过学习这些知识，我们可以更好地利用PyTorch进行深度学习开发。

2. 张量：多维数组

2.1 从Python列表到PyTorch张量

在Python中，我们经常使用列表来存储数字向量。例如，我们可以创建一个包含三个数字的列表：

# In[1]:
a = [1.0, 2.0, 1.0]

我们可以使用基于零的索引来访问列表中的元素：

# In[2]:
a[0]
# Out[2]:
1.0

也可以修改列表中的元素：

# In[3]:
a[2] = 3.0
a
# Out[3]:
[1.0, 2.0, 3.0]

然而，对于处理大量数据，Python列表的效率较低。而PyTorch张量提供了更高效的数据结构，可以表示从图像到时间序列等多种类型的数据。

2.2 构建我们的第一个张量

下面我们来创建第一个PyTorch张量：

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