# 0:scaler 一个值
# 1:vector 一个列
# 2:matrix 多个特征
# 3:n-dimensional tensor
# 0:scaler # 1:vector # 2:matrix # 3:n-dimensional tensor import torch from torch import tensor #scaler #通常就是一个数值 x = tensor(42.) print(x) print(x.dim()) print(x * 2) print(x.item()) # 将数值进行输出 #vector # [-5, 2, 0] 在深度学习中通常指特征, 类如词向量 y = tensor([-5, 2, 0]) print(y.dim()) print(y.size()) # Matrix 把多个特征组合在一起 M = tensor([[1, 2], [3, 4]]) print(M) print(M.matmul(M)) # n-dimensional D = tensor([[[1, 2], [3, 4]]]) print(D)