PyTorch张量核心操作深度解密：类型转换与设备分配的十大工程级实践

PyTorch张量类型转换与设备分配全面解析：从基础到高效编程实战

第一章：张量基础与核心概念

1.1 张量的本质特征

张量是现代深度学习框架的核心数据结构，具有以下三维特性：

1. 数值容器：多维数组结构存储实际数值
2. 类型特征：统一的数据类型约束（dtype）
3. 设备属性：明确的计算设备位置（CPU/GPU）

1.2 类型系统全景图

PyTorch支持完整的数值类型体系：

类型分类	具体类型	存储精度	典型应用场景
浮点类型	torch.float32 (默认)	32位	常规神经网络计算
	torch.float64	64位	科学计算
	torch.float16	16位	混合精度训练