如何用pytorch深度学习第一章——tensor的属性

什么是pytorch？

PyTorch 是一个开源的机器学习库，主要用于计算机视觉和自然语言处理领域。它广泛用于深度学习研究和应用开发，因为它提供了强大的GPU加速的张量计算能力（与 NumPy 类似），以及构建深度学习模型的动态计算图。

pytorch 主要是做什么的?

1. 深度学习研究
2. 模型训练和测试
3. 自动微分
4. 分布式训练
5. 模型部署
6. 可视化和调试
7. 跨平台支持

学习pytorch要有一定的数学基础，像我这个小白对数学基础非常弱 要理解概念东西 你得知道这些原理 废话不多说 先试试水再看

tensor的属性

import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int64)
print(a)
b = torch.tensor([4, 5, 6], dtype=torch.float64)
print(b)
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 数据的维度
print(tensor.ndim)
# 数据的形状
print(tensor.shape)

执行结果：
tensor([1, 2, 3])
tensor([4., 5., 6.], dtype=torch.float64)
2
torch.Size([2, 3])