深度学习图像处理02：Tensor数据类型

上一讲深度学习图像处理01：图像的本质，我们了解到图像处理的本质是对矩阵的操作。这一讲，我们讲介绍深度学习图像处理的基本数据类型：Tensor类型。

在深度学习领域，Tensor是一种核心的数据结构，用于表示和处理数据。本文将详细介绍Tensor数据类型，包括其定义、如何创建和操作Tensors，特别是在图像处理和深度学习中的应用。我们将通过实例、数学公式和Python代码来深入理解Tensor。

1. 什么是Tensor?

Tensor，简而言之，是一个多维数组，是标量、向量和矩阵的高维推广。在深度学习中，Tensors是算法的基本构建块，用于表示和处理数据，如图像、声音或文本。

• 0维Tensor：标量（Scalar），例如一个数字。
• 1维Tensor：向量（Vector），例如一个数字列表。
• 2维Tensor：矩阵（Matrix），例如二维数组。
• n维Tensor：更高维度的数组。

2. Tensor数据基本操作

2.1 Tensor的创建

以下是使用PyTorch创建Tensors的一些基本例子：

import torch

# 创建一个空的Tensor
x = torch.empty(5, 3)
print("Empty Tensor:\n", x)

# 创建一个随机初始化的Tensor
x = torch.rand(5, 3)
print("Random Tensor:\n", x)

# 创建一个全为0，类型为long的Tensor
x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print("Zero Tensor:\n", x)

# 创建一个直接从数据的Tensor
x = torch.tensor([5.5, 3])
print("Tensor from data:\n", x)

运行结果：

Empty Tensor:
 tensor([[-2.2140e-26,  8.0995e-43, -2.2140e-26],
        [ 8.0995e-43, -2.2140e-26,  8.0995e-43],
        [-2.2140e-26,  8.0995e-43, -2.2140e-26],
        [ 8.0995e-43, -2.2140e-26,  8.0995e-43],
        [-2.2140e-26,  8.0995e-43, -2.2140e-26]])

Random Tensor:
 tensor([[0.0027, 0.5