Getting Started with Pytorch and Tensors

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，由Facebook维护并提供支持。它的主要优点是能够在CPU或GPU上运行，提供自动微分(autograd)机制、多种优化算法(optimizers)，并针对不同的任务设计了模块化的模型接口(module API)。PyTorch的主要开发人员包括Facebook的、、等。PyTorch已经成为科研界最流行的深度学习框架之一。最近几年，它也正在快速崛起，以至于越来越多的学术机构、公司和个人都在使用它。作为一款流行的深度学习框架，PyTorch拥有庞大的用户社区，包括高校、研究所、企业等。因此，掌握其基础知识和应用技巧对于自身及后续深度学习工作的顺利开展非常重要。 本文通过对PyTorch的入门介绍和相关概念的梳理，希望能够帮助读者从宏观角度快速了解PyTorch，掌握其基本的使用方法。此外，作者会结合实际案例，向读者展示如何利用PyTorch进行深度学习任务的实现。

2. 基本概念术语说明

2.1 Tensor

深度学习模型中的输入数据通常都是矢量形式的数据，也就是说，它们都可以用向量表示。因此，在PyTorch中，我们将矢量数据表示成张量(tensor)。张量是一个n维数组，其中n代表张量的秩(rank)。具体来说，n=0代表标量(scalar)，n=1代表向量(vector)，n=2代表矩阵(matrix)，n>=3代表张量(tensor)。张量的元素可以是整数、浮点数、复数等任意值。 举个例子，一个4维的张量，它的秩为4，那么它的形状(shape)就是(d0, d1, d2, d3)，每个维度d都