我要怎么获取tensor向量的3维图

您可以使用可视化库如 Matplotlib 或 Plotly 来绘制 Tensor 的三维图。首先，您需要将 Tensor 转换为 NumPy 数组，然后使用 Matplotlib 或 Plotly 的三维绘图函数（如 "scatter" 或 "plot_surface"）绘制。

具体来说，首先您需要使用 torch.Tensor.numpy() 将 Tensor 转换为 NumPy 数组，然后使用 Matplotlib 或 Plotly 的三维绘图函数绘制即可。

举个例子

import torch
import matplotlib.pyplot as plt

#生成一个3*3*3的tensor
tensor = torch.randn(3,3,3)

#转化为numpy
numpy_tensor = tensor.numpy()

#使用matplotlib来绘制
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(numpy_tensor[:,0], numpy_tensor[:,1], numpy_tensor[:,2])
plt.show()

如果使用plotly

import plotly.graph_objs as go
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=numpy_tensor[:,0], y=numpy_tensor[:,1], z=numpy_tensor[:,2])])
fig.show()

请注意，在这两种方法中，都需要先将tensor转化成numpy数组，然后再使用matplotlib或plotly来绘制三维图。