0: scalar
1: vector
2: matrix
3: n-dimensional tensor

Tensor 0-dim scalar

x = tensor(1.)
x.dim() # 0
x.item() # 42

Tensor 1-dim vector

表示一个样本的各个特征

v = tensor([1.,2.,3.])
v.dim() # 1
v.size() # 3

Tensor 2-dim Matrix

表示多个样本的特征，第一维度是样本，第二维度是特征 (sample,features)

M = tensor([[1., 2.], [3., 4.]])
v.dim() # 2
v.size() # [2,2]

Tensor 3-dim

1.用于表示图片(sample,height,width)
2.用于表示结构化数据的批量(batch,sample,features)

Tensor 4-dim

1.用于表示批量图片(batch,sample,height,width)
2.用于表示批量句子(batch,sample,seq_height,seq_width)

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