问题：String类型在pytorch中如何表示？
很遗憾，pytorch不是完备的语言库，而是面向数据计算的一个GPU加速库，因此没有内建对string的支持
我们会在做NLP的时候会遇到all string处理的问题，就比如说一句话，把这句话翻译成另外一个国家的语言，这里面肯定是要注意string的，那么作为深度学习的一个GPU加速库pytorch免不了要处理string，但是它内部又没有string的自带的表示方法，那如何表达string呢？
两种表示方法：
- One-hot
-
0,1,0,0,...
-
- Embedding
- Word2vec
- glove
one-hot之前已经讲过，这里简单回顾，比如要表达猫狗这两类，用一维向量[0,1]来表示cat,[1,0]来表示dog，因此是一种编码表示，我们其实是没有内建string的支持的，只是用一种数字的方法来替代了
26个字母只要编码为一个长度为26的向量，但对于汉字或者多国的语言，甚至其他的单词（英语单词常用的单词有上万个），那么单词如果用一个上万列向量的编码来表示，整个向量会变得会变得非常稀疏（也就是大部分元素是0，只有一个元素位置是1），更致命的是这个向量会因为语言之间（例如 i like 或 i love）的语义相关性（i dislike）语义相反性，但对于one-hot编码来说每一个位置代表一个意思，因此两个单词之间的相关性并没有在one-hot中得到体现，怎么解决这个问题？
在NLP里面有一个专门的embedding layer，就是解决怎么用数字的方法来表示一个语言并具有相关性的方法
注意：一个tensor有可能被放置在CPU上，也有可能被放置在GPU上，对于GPU上的tensor，即使我们觉得可能它和CPU上的tensor是一个东西，但是对于pytorch来说并不是，GPU上的tensor会在中间加cuda
x.cuda()会返回gpu上的一个引用
数据一样，放的位置不一样，造成的类型不一样
标量
1.3是0维，但是[1.3]是1维，长度为1的Tensor
问题：dimension为0的数据用来表示什么？
最常见的就是计算loss，计算输出值跟我们期待的那个值之间的误差，误差最终求和平均后会得到一个标量，这个标量就称之为loss，这个loss用的最多的就是一个dimension为0的标量，如果用instance把它打印出来的话可以看到是一个size为0的某一种数据类型
问题：如何得到变量的shape
a.shape对应的是a.size()函数，shape是一个成员，而size()是一个成员函数
dimension为1
数学中叫做向量，pytorch中统一称之为张量
.tensor()的时候指定的是具体的数据
.FloatTensor()的时候是随机初始化的，只需要接收数据的shape
问题：dimension为1的tensor一般用在哪？
用在bias（偏移量），偏移量的维度一般都是1维的
神经网络线性层的输入
28,28\]=\>\[784
pytorch 0.3之前dimension=0是不存在的
为了区分标量0.3和长度为1的向量[0.3]就引入了dimension=0
如何得到dimension为1向量的shape
可以用.shape也可以用.size()函数
问题：如何区分dimension、size(或者叫shape)?
比如说2维的tensor，这个2维的2的意思就是dimension，size是整个shape
dimension就是size的长度
size就是指代的tensor具体的形状
dimension为2
dimension=2经常使用的例子
带有batch的线性层的输入，例如1张图片用784的dimension为1的tensor来表达，但是如果一次要输入多张图片怎么办？
把多张图片叠在一起，每一张图片用784位的向量来表示，因此这个tensor的维度就是2，这个tensor的size就是[4,784]
第一个维度的4表示哪一张照片，每一张照片跟着的784这样的一个维度表示这个照片的具体数据内容
dimension为3
对于三维的tensor用一个非常广泛的使用场景RNN,对于一个RNN来说，一句话有10个单词，每个单词用one-hot编码，比如说用100位这样的向量来编码
10个单词word是W，每一句话的feature是F用100位的向量来表示,如[10，100]
如果要一次送入多句话的话我们要将batch插在中间[10,20,100]，10个单词每一次送20句话每一个单词用一个100维的向量来表示，所以20表示20句句子
dimension为4
对于4维的tensor适合图片这种类型CNN
2,3,28,28
1是通道数，对于灰色图片来说通道数是1，彩色图片的通道数是3
有2张照片，每一张照片有3个通道，每个通道的长宽为28×28
额外知识
除了可以用shape获取tensor的形状，还可以用获取tensor元素的总数4704=23 28*28
除了len(a.shape)可以返回shape的长度以外（即tensor的维度），a.dim()也可以返回tensor的维度，并且更加直观