【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”)).