2.2 PyTorch张量

张量是PyTorch的基本数据类型。张量是一个多维矩阵，类似于NumPy的ndarrays：

❍ 标量可以表示为零维张量；

❍ 向量可以表示为一维张量；

❍ 二维矩阵可以表示为二维张量；

❍ 多维矩阵可以表示为多维张量。

这些张量如图2-4所示。

图2-4

例如，可以将一幅彩色图像看作像素值的三维张量，因为一幅彩色图像由height×width×3像素组成——其中这三个通道对应于RGB通道。类似地，可以将灰度图像看成二维张量，因为它由height×width像素组成。

在本节的最后，将学习为什么张量那么有用、如何初始化张量，以及如何在张量上执行各种运算。这将为下一节研究如何利用张量来构建神经网络模型打下良好基础。