神经网络所处理的数据类型都为tensor类型数据，我们首先需要导入库torch
import torch使用 arange 创建一个行向量 x。这个行向量包含以0开始的前12个整数，它们默认创建为整数。除非额外指定，新的张量将存储在内存中，并采用基于CPU的计算。
x = torch.arange(12)
x
可以通过张量的shape属性来访问张量（沿每个轴的长度）的形状 。
x.shape
如果只想知道张量中元素的总数，即形状的所有元素乘积，可以检查它的大小（size）。numel即Number of elements的缩写
x.numel() 
要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，可以调用reshape函数。
X = x.reshape(3, 4)
X
有时，我们希望使用全0、全1、其他常量，或者从特定分布中随机采样的数字来初始化矩阵。 我们可以创建一个形状为（2,3,4）的张量，其中所有元素都设置为0。
torch.zeros((2, 3, 4))
同样，我们可以创建一个形状为(2,3,4)的张量，其中所有元素都设置为1。
torch.ones((2, 3, 4))
每个元素都从均值为0、标准差为1的标准高斯分布（正态分布）中随机采样。
torch.randn(3, 4) 
通过提供包含数值的Python列表（或嵌套列表），来为所需张量中的每个元素赋予确定值
torch.tensor([[2, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])
对于任意具有相同形状的张量， 常见的标准算术运算符（+、-、、/和*）都可以被升级为按元素运算。 我们可以在同一形状的任意两个张量上调用按元素操作。
x = torch.tensor([1.0, 2, 4, 8])
y = torch.tensor([2, 2, 2, 2])
x + y, x - y, x * y, x / y, x ** y # **运算符是求幂运算
“按元素”方式可以应用更多的计算，包括像求幂这样的一元运算符。
torch.exp(x)
我们也可以把多个张量连结（concatenate）在一起， 把它们端对端地叠起来形成一个更大的张量。 我们只需要提供张量列表，并给出沿哪个轴连结。 要连接那一维指定那一维
X = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3,4))
Y = torch.tensor([[2.0, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])
torch.cat((X, Y), dim=0), torch.cat((X, Y), dim=1)
有时，我们想通过逻辑运算符构建二元张量。 以X == Y为例： 对于每个位置，如果X和Y在该位置相等，则新张量中相应项的值为1。 这意味着逻辑语句X == Y在该位置处为真，否则该位置为0。
X,Y,X == Y
对张量中的所有元素进行求和，会产生一个单元素张量。
X.sum()
在大多数情况下，我们将沿着数组中长度为1的轴进行广播，如下例子：
a = torch.arange(3).reshape((3, 1))
b = torch.arange(2).reshape((1, 2))
a, b
由于a和b分别是3x1和1x2矩阵，如果让它们相加，它们的形状不匹配。 我们将两个矩阵广播为一个更大的3x2矩阵，如下所示：矩阵a将复制列， 矩阵b将复制行，然后再按元素相加。
a + b
就像在任何其他Python数组中一样，张量中的元素可以通过索引访问。 与任何Python数组一样：第一个元素的索引是0，最后一个元素索引是-1； 可以指定范围以包含第一个元素和最后一个之前的元素。
如下所示，我们可以用[-1]选择最后一个元素，可以用[1:3]选择第二个和第三个元素：
X[-1], X[1:3]
除读取外，我们还可以通过指定索引来将元素写入矩阵。
X[1, 2] = 9
X
如果我们想为多个元素赋值相同的值，我们只需要索引所有元素，然后为它们赋值。 例如，[0:2, :]访问第1行和第2行，其中“:”代表沿轴1（列）的所有元素。 虽然我们讨论的是矩阵的索引，但这也适用于向量和超过2个维度的张量。
X[0:2, :] = 12
X 
将深度学习框架定义的张量转换为NumPy张量（ndarray）很容易，反之也同样容易。 torch张量和numpy数组将共享它们的底层内存，就地操作更改一个张量也会同时更改另一个张量。
A = X.numpy()
B = torch.tensor(A)
type(A), type(B)要将大小为1的张量转换为Python标量，我们可以调用item函数或Python的内置函数
a = torch.tensor([3.5])
a, a.item(), float(a), int(a)
