多维度<class ‘tuple’>转tensor

在PyTorch中，如果你有一个多维度的数据，比如一个元组`(list of lists)`或`(tuple of tuples)`，你可以通过`torch.tensor()`函数将其转换为一个多层张量（multi-dimensional tensor）。这通常用于表示表格数据或其他有层次的数据结构。

例如，假设你有一个二维元组:

data = ((1, 2), (3, 4), (5, 6))

你可以这样做来创建一个匹配形状的张量：

tensor_data = torch.tensor(data)

这将会得到一个形状为`(3, 2)`的张量，因为每个内部的元组代表一行，而外部的元组代表总行数。

如果元组嵌套更深，如三维元组`(list of list of int)`，你可以传递额外的维度参数给`torch.tensor()`，比如：

nested_data = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]
tensor_nested_data = torch.tensor(nested_data, dtype=torch.int)

这里`dtype=torch.int`指定张量的数据类型为整型。