tensor

矩阵阶数(线性代数) vs. 张量维度(深度学习)：线性代数与深度学习的基石辨析,再也不会被矩阵阶数给混淆了在线性代数的殿堂里，“矩阵阶数”是一个基础而明确的概念。然而，当我们踏入深度学习的领域，面对的是更高维的数据结构——张量（Tensor），描述其大小的术语变成了“维度（Dimensions）”或更精确地说“形状（Shape）”。这两个概念虽然都关乎数据结构的“大小”，但其含义、应用场景和重要性有着本质的区别。理解这种区别对于掌握数学基础和深度学习实践都至关重要。

PyTorch 中Tensor常用数据结构（int, list, numpy array等）互相转换和实战示例在 PyTorch 中，tensor 是一种强大且灵活的数据结构，可以与多种 Python 常用数据结构（如 int, list, numpy array 等）互相转换。下面是详细解释和代码示例：

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