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在 PyTorch 中，Tensor (张量) 是同一种数据类型的元素的多维矩阵。

在 PyTorch 中，数据都是以张量的形式参与计算的。

在 PyTorch 中，张量本质是一个对象，所以以“类”的形式封装起来，对张量的一些运算，处理的方法被封装在类中。

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基本创建方式

1. torch.tensor     根据现有的数据创建张量，使用 tensor 函数
2. torch.Tensor     根据形状创建张量，其也可用来创建指定数据的张量，使用 Tensor 类来创建
3. torch.IntTensor, torch.FloatTensor, torch.DoubleTensor     创建指定类型的张量

代码

import torch 
import numpy as np # 根据已有的数据创建张量
def test01():# 创建标量data = torch.tensor(10)print(data)# 使用numpy数组来创建张量# 使用 numpy 数组来创建张量data1 = np.random.randn(2, 3)data = torch.tensor(data1)print(data)# 使用 list 列表创建张量data2 = [[1, 2., 4], [1.3, 4.3, 5.2]]data = torch.tensor(data2)print(data)# 创建指定形状的张量
def test02():# 创建两行三列的张量data = torch.Tensor(2, 3)print(data)# 可以创建指定值的张量data = torch.Tensor([2, 3])print(data)# 创建标量data = torch.Tensor([10])print(data)# 创建指定类型的张量
def test03():# 创建一个 int32 类型的张量data = torch.IntTensor(2, 3)print(data)# 注意：如果创建指定类型的张量，但是传递的数据不匹配，会发生类型转换data = torch.IntTensor([2.5, 3.5])print(data)if __name__ == "__main__":# test01()# test02()test03()