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    在PyTorch中，张量（tensor）是一个多维数组，类似于NumPy中的数组。PyTorch中的张量可以存储在CPU或GPU上，并支持各种数学运算。张量是PyTorch中的基本数据结构，用于表示神经网络的输入、输出和参数。可以通过torch.Tensor类来创建张量，并使用torch.Tensor的各种方法和操作来进行张量的运算和处理。PyTorch中的张量是自动求导的，能够自动计算梯度，这使得神经网络的训练变得更加简单和高效。

    来源：恒创科技 编辑：恒创科技编辑部
    2024-03-06 14:05:48

    在PyTorch中，张量（tensor）是一个多维数组，类似于NumPy中的数组。PyTorch中的张量可以存储在CPU或GPU上，并支持各种数学运算。张量是PyTorch中的基本数据结构，用于表示神经网络的输入、输出和参数。可以通过torch.Tensor类来创建张量，并使用torch.Tensor的各种方法和操作来进行张量的运算和处理。PyTorch中的张量是自动求导的，能够自动计算梯度，这使得神经网络的训练变得更加简单和高效。


    在PyTorch中，张量（tensor）是一个多维数组，类似于NumPy中的数组。PyTorch中的张量可以存储在CPU或GPU上，并支持各种数学运算。张量是PyTorch中的基本数据结构，用于表示神经网络的输入、输出和参数。可以通过torch.Tensor类来创建张量，并使用torch.Tensor的各种方法和操作来进行张量的运算和处理。PyTorch中的张量是自动求导的，能够自动计算梯度，这使得神经网络的训练变得更加简单和高效。

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