本文探讨了Python中的list、numpy和tensor三种数据类型的特点与应用。list适用于少量数据处理，numpy专长于多维数据的高效存储，而tensor作为PyTorch和TensorFlow的核心，支持GPU加速，适用于大规模数据处理与深度学习任务。
常见数据类型
- python ： list [ ‘a’, ‘b’] 用于做多种数据的载体，但是存储大量数据的时候效率不高。
- numpy ： 高效存储多维数据，但是不能用GPU加速运算。
- tensor ： pytorch和tensorflow的主要数据类型，有一些变种，固定默认为最常用的形式，可以使用GPU计算。
tensorflow中tensor支持的数据类型
- int, float, double
- string
- bool
tensor常用属性
- device
tenor.device()
#返回当前tensor所在设备名称
- .gpu()和.cpu()
转换存储位置
aa = a.gpu()
#ss = s.cpu()
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