pytorch 查看张量

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和函数来支持深度学习任务。在PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构之一，它类似于NumPy中的多维数组，但可以在GPU上进行加速计算。

要查看张量的内容，可以使用`print()`函数或直接打印张量对象。下面是一个示例：

import torch

# 创建一个2x3的随机张量
x = torch.randn(2, 3)
print(x)

输出结果类似于：

tensor([[ 0.1234, -0.5678,  0.9876],
        [-1.2345,  2.3456, -3.4567]])

除了使用`print()`函数外，还可以使用索引来访问张量中的元素。例如，要访问张量中的第一个元素，可以使用`tensor`；要访问张量中的某一行或某一列，可以使用切片操作。