PyTorch基础笔记

PyTorch张量

• 多维数组：张量可以是标量（0D）、向量（1D）、矩阵（2D）或更高维的数据（3D+）。

• 数据类型：支持多种数据类型（如 float32, int64, bool 等），通过 dtype 指定。

• 设备支持：可以存储在 CPU 或 GPU 上（通过 device 指定），例如 device='cuda'。

• 自动微分：通过 requires_grad=True 标记张量，PyTorch 会跟踪其操作以计算梯度。

PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch基础_pytorch项目实战-CSDN博客