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pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了，tensorflow 这个框架的名字中很直白，就是tensor的流动，所以学习深度学习的第一课就是得搞懂tensor到底是个什么东西了，今天就来学习下，OK，起飞
1.tensor到底是啥 tensor 即“张量”（翻译的真难理解，破概念）。实际上跟numpy数组、向量、矩阵的格式基本一样。但是是专门针对GPU来设计的，可以运行在GPU上来加快计算效率，不要被吓到。
在PyTorch中，张量Tensor是最基础的运算单位，与NumPy中的NDArray类似，张量表示的是一个多维矩阵。不同的是，PyTorch中的Tensor可以运行在GPU上，而NumPy的NDArray只能运行在CPU上。由于Tensor能在GPU上运行，因此大大加快了运算速度。
一句话总结：一个可以运行在gpu上的多维数据而已
x = torch.zeros(5) 调试看下这个东西到底在内存中是什么，都有哪些属性，别说话，看图。
2.tensor的创建 tensor 概念再怎么高级也只是一个数据结构而已，一个类，怎么创建这个对象呐，有下面几种方式。
直接创建 pytorch 提供的创建tensor的方式
torch.tensor(data, dtype=None, device=None,requires_grad=False)
data - 可以是list, tuple, numpy array, scalar或其他类型
dtype - 可以返回想要的tensor类型
device - 可以指定返回的设备
requires_grad - 可以指定是否进行记录图的操作，默认为False
快捷方式创建
t1 = torch.FloatTensor([[1,2],[5,6]])
从numpy中获得数据 numpy是开发中常用的库，所以怎么将numpy中的数据给到tensor中，这个pytorch也提供了接口，很方便
torch.from_numpy(ndarry) 注：生成返回的tensor会和ndarry共享数据，任何对tensor的操作都会影响到ndarry,反之亦然
内置的tensor创建方式 torch.empty(size)返回形状为size的空tensor
torch.zeros(size)全部是0的tensor
torch.zeros_like(input)返回跟input的tensor一个size的全零tensor
torch.ones(size)全部是1的tensor
torch.ones_like(input)返回跟input的tensor一个size的全一tensor
torch.arange(start=0, end, step=1)返回一个从start到end的序列，可以只输入一个end参数，就跟python的range()一样了。实际上PyTorch也有range()，但是这个要被废掉了，替换成arange了
torch.full(size, fill_value)这个有时候比较方便，把fill_value这个数字变成size形状的张量
torch.randn(5) 随机一个生成一个tensor
3、tensor转换 tensor数据的转换在开发中也是常用的，看下常用的两种转换方式
tensor 转为numpy a = torch.ones(5) print(a) b = a.numpy() print(b) tensor 转为list data = torch.zeros(3, 3) data = data.tolist() print(data) 复制代码
4、张量的运算 维度提升
tensor的broadcasting是不同维度之间进行运算的一种手段，和不同的数据类型进行运算时的原则差不多，比如整型和float 进行运算的时候，将数据往精度更高的数据类型进行提升，tensor的维度扩张也是类似。
方法：
遍历所有的维度，从尾部维度开始，每个对应的维度大小要么相同，要么其中一个是 1，要么其中一个不存在。不存在则扩展当前数据，可以看到下图红框部分，就数据进行了扩展
a = torch.zeros(2, 3) b = torch.ones(3) print(a) print(b) print(a + b) 复制代码
验证下结果，可以看到最后的结果都是1：
总结：和不同数据类型相加时精度提升一个道理，这里是维度的提升
加法
y = t.rand(2, 3) # 使用[0，1]均匀分布构建矩阵 z = t.ones(2, 3) # 2x3 的全 1 矩阵 # 3 中加法操作等价 print(y + z) ### 加法1 t.add(y, z) ### 加法2 减法 a = t.randn(2, 1) b = t.randn(2, 1) print(a) ### 等价操作 print(a - b) print(t.sub(a, b)) print(a) ### sub 后 a 没有变化 复制代码
乘法 矩阵的乘法大学的时候都学过，我们简单复习下，交叉相乘，理解原理就行，因为多维度的矩阵乘法更复杂，还是pytorch提供了支持
t.mul(input, other, out=None)：矩阵乘以一个数
t.matmul(mat, mat, out=None)：矩阵相乘
t.mm(mat, mat, out=None)：基本上等同于 matmul
a=torch.randn(2,3) b=torch.randn(3,2)
等价操作
print(torch.mm(a,b)) # mat x mat print(torch.matmul(a,b)) # mat x mat
等价操作
print(torch.mul(a,3)) # mat 乘以 一个数 print(a * 3) 其他的一些运算 pytorch还支持更多的运算，这些运算就不一一介绍了，在使用的时候测试一下就知道结果了
t.div(input, other, out=None)#：除法 t.pow(input, other, out=None)#：指数 t.sqrt(input, out=None)#：开方 t.round(input, out=None)#：四舍五入到整数 t.abs(input, out=None)#：绝对值 t.ceil(input, out=None)#：向上取整 t.clamp(input, min, max, out=None)#：把 input 规范在 min 到 max 之间，超出用 min 和 max 代替，可理解为削尖函数 t.argmax(input, dim=None, keepdim=False)#：返回指定维度最大值的索引 复制代码
总结 tensor是深度学习的基础，也是入门的，可以简单的理解为一个多维的数据结构，并且内置了一些特殊运算，你品，你细品，这似乎没什么复杂的，常规操作而已，稳住，不慌，我们能赢，看透了本质就没什么难的了。
