Pytorch(笔记1）

Tensor

（Tensor）张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）；具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）；具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。

arange 创建一个行向量 x。它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。张量中的每个值都称为张量的 元素（element）。=除非额外指定，新的张量将存储在内存中，并采用基于CPU的计算。

IN :x = torch.arange(12)
OUT: tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])

可以通过张量的shape属性来访问张量（沿每个轴的长度）的形状。

 IN :x.shape     x.size（）    等效关系
 OUT:  torch.Size([12])

如果只想知道张量中元素的总数，可以通过numel

 IN : x.numel()
 OUT: 12

要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，可以调用reshape函数。例如，可以把张量x从形状为
（12,）的行向量转换为形状为（2,6）的矩阵。这个新的张量包含与转换前相同的值，但是它被看成一个2行6列
的矩阵。要重点说明一下，虽然张量的形状发生了改变，但其元素值并没有变。注意，通过改变张量的形状，
张量的大小不会改变。我们可以通过-1来调用此自动