【一分钟知识分享】Pytorch Tensor是什么
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Tensor (张量) 是Pytorch的最重要的一个基础概念和组成元素。
简单来说，张量是一种基础的数据结构，即所谓的多维数组。通常我们称一个数为scalar, 一维数组为vector（向量），二维数组为matrix（矩阵），三维及以上为tensor（张量）。
可以这么说，Pytorch里的tensor就是为了深度学习设计的。深度学习有两个要点，其一是涉及到大量的矩阵运算；其二是反向传播求导。这些都是tensor擅长做的事情。如果你用numpy去存储多维矩阵，那么这时候矩阵的运算是不支持GPU加速的，只能在CPU上运行。而tensor则灵活的多，比较常见的就是训练时我们要求tensor务必在gpu上运算，测试时则可以把它调到CPU上 （.to(“cpu”)）.
