什么是张量
PyTorch中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。在PyTorch中，张量以 "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。
PyTorch张量与NumPy数组类似，但PyTorch的张量具有GPU加速的能力（通过CUDA），这使得深度学习模型能够高效地在GPU上运行。
PyTorch提供了对张量的强大支持，可以进行高效的数值计算、矩阵操作、自动求导等。
张量是 PyTorch 中的核心数据抽象，PyTorch 支持各种张量子类型。通常地，一维张量称为向量/矢量（vector），二维张量称为矩阵（matrix）。
表示图片一般是：HWC（High、Width、通道数），但是处理图片的时候一般是CHW。
只有一个值的张量称为标量张量。
