PyTorch张量入门：创建与操作指南

"本文主要介绍了PyTorch中的张量（Tensor）及其常用操作，并涉及到与Numpy数组之间的转换。PyTorch张量是深度学习框架的核心元素，它支持在CPU和GPU上进行高效的数值计算。文章通过实例展示了如何创建不同类型的张量，包括未初始化的、随机值填充的以及全零张量，并演示了使用`torch.tensor()`函数直接从数据构造张量的方法。此外，还提到了利用`new_ones()`方法创建新张量的示例。" 在PyTorch中，张量是多维数组，可以理解为Numpy的ndarray的一个扩展，不仅支持在CPU上运算，还能利用GPU加速计算，这对于处理大规模数据和深度学习模型至关重要。张量有多种创建方式： 1. `torch.empty(dimensions)`：这个函数用于创建一个未初始化的张量，即张量的每个元素的初始值是随机的或不确定的。 2. `torch.rand(dimensions)`：生成一个指定形状的张量，其元素填充为[0,1)区间内的均匀随机数。 3. `torch.zeros(dimensions, dtype=None)`：创建一个全零张量，其中`dtype`参数可选，用于设置张量的数据类型，如`torch.long`表示整型。 4. `torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)`：根据提供的数据直接创建张量。数据可以是列表、元组或其他张量，`dtype`和`device`参数分别用于指定数据类型和设备位置。 5. `tensor.new_ones(dimensions, dtype=None)`：基于已有的张量`tensor`创建一个新的张量，所有元素初始化为1。`new_*()`系列方法可以创建不同类型的张量，如`new_zeros()`，`new_tensor()`等，它们共享原张量的属性，除非指定了不同的维度或数据类型。 PyTorch张量的操作非常丰富，包括但不限于加法、减法、乘法、除法、矩阵乘法、指数和对数函数、求和、求平均、归一化等。此外，张量还可以通过`.view()`方法改变形状，通过`.detach()`和`.requires_grad_()`控制梯度计算，以及通过`.to(device)`在CPU和GPU之间迁移。 与Numpy数组的转换是PyTorch的一个重要特性。`torch.Tensor.numpy()`方法将PyTorch张量转换为Numpy数组，而Numpy数组也可以通过`torch.from_numpy(array)`转化为张量。这种转换在张量计算和数据预处理中非常有用，特别是在数据加载阶段，可以利用Numpy的便捷性处理数据，然后转换成PyTorch张量进行训练。 PyTorch的张量和操作构成了深度学习模型的基础，提供了高效、灵活的数值计算环境，是实现神经网络模型的关键工具。理解并熟练掌握张量的创建、操作和与Numpy的交互，对于深入学习PyTorch和进行深度学习项目至关重要。