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记得在自己代码的同级目录下创建一个名为result的文件夹用于保存相关的结果和可视化图。

在Numpy中，你可能有一个具有三维空间的数组，对吧？从技术上来说，这就是一个张量。但是，为了简单起见，调用向量和矩阵张量也很常见——所以，从现在开始，所有的东西都是标量或张量。PyTorch的张量与它的Numpy具有等价的函数，比如ones(), zeros(), rand(), randn()，等等。在下面的例子中，我们分别创建一个：标量、向量、矩阵和张量——或者，换句话说，是一个标量和三个张量。输出：size()shapeattribute.输出：输出：view()reshape()

从翻译应用到自动驾驶汽车，机器学习 (ML) 技术为我们使用的一些最重要的技术提供支持。本课程介绍了机器学习背后的核心概念。机器学习提供了一种解决问题和回答复杂问题的新方式。基本上，机器学习是指训练一个软件（称为模型）以从数据进行实用的预测的过程。机器学习模型表示机器学习系统用于进行预测的数据元素之间的数学关系。例如，假设我们要创建一个预测降雨量的应用。我们可以使用传统方法或机器学习方法。我们使用传统的方法创建基于物理学的地球大气层和表面表征，计算大量的流体动力方程。这非常困难。