"PyTorch入门：Tensors张量概念及创建方法"

本章介绍了PyTorch中的Tensors张量的概念，从张量的基本概念到如何使用PyTorch创建和操作张量进行了详细的讲解。在深度学习中，张量是非常重要的数据结构，它可以表示多维数组和矩阵，在PyTorch中，Tensors张量可以用来存储数据，并进行自动求导、神经网络训练等操作。 首先，本章对Tensors张量的概念进行了介绍。Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensional array），可以包括标量（0阶张量）、向量（1阶张量）、矩阵（2阶张量）、以及大于等于3阶的张量。这些不同维度的张量可以用来表示不同形式的数据，比如标量可以表示单个数值，矩阵可以表示二维数据等等。 接着，在介绍了张量的基本概念之后，本章详细介绍了在PyTorch中创建张量的几种方法。其中包括使用torch.tensor()函数来使用现有数据创建张量，可以通过传入一个数组或嵌套数组来创建张量。另外还介绍了使用torch.*系列函数来创建具有特定大小的张量，比如torch.randn()可以用来创建一个具有随机数值的张量。 在学习了如何创建张量之后，本章还介绍了如何进行张量的操作。这包括了张量的基本运算，比如加法、减法、乘法、除法等。同时还介绍了张量的广播（broadcasting）和索引（indexing）操作，这些操作能够帮助我们对张量进行更加复杂的操作。 在学习了如何操作张量之后，本章还介绍了PyTorch中自动求导（Autograd）的功能。自动求导是PyTorch中非常重要的功能，它可以帮助我们自动计算张量的梯度，并且可以进行更加复杂的计算图操作。通过这一部分的学习，读者可以了解如何在PyTorch中进行反向传播等操作。 最后，本章还介绍了一些基础的神经网络和分类器的知识。包括了如何使用PyTorch构建简单的神经网络模型，以及如何使用PyTorch进行分类器模型的训练。这些内容为读者提供了一些基础的深度学习知识。 总的来说，本章内容涵盖了PyTorch中Tensors张量的基本概念、创建和操作张量、自动求导以及简单的神经网络和分类器等知识。通过学习本章的内容，读者可以对PyTorch中张量的基本操作有一个比较全面的了解，并且为进一步深入学习深度学习知识打下基础。