张量是神经网络计算的基础，不同于普通的数组，它可以轻松进行卷积、激活等操作，并且能在GPU上加速计算。0维到多维数组在神经网络中分别对应变量、向量、矩阵和高维数组，PyTorch中的tensor是实现这些操作的关键数据类型。
数组与张量
概念
张量是数学概念，数组是计算机的概念。数组是张量在计算机中的实现
含义
0维叫变量或0维数组，1维叫向量或1维数组，2维叫矩阵或2维数组，3维及以上叫张量或多维数组。
应用
张量是就是神经网络里的数组，叫它张量而不是数组是因为它有自己的特质，它是神经网络计算的基本单元，tensor可以轻易地进行卷积，激活，上下采样，微分求导等操作，而numpy数组就不行，普通的数组要先转化为tensor格式才行
tensor类型可在GPU上进行加速计算，numpy不可在GPU上加速计算
tensor是pytorch中自带的数据类型
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