tensor和numpy中的ndarray很相似，唯一的不同是tensor可以应用在GPU上，来加速计算。

1 创建tensor

randn(size)	创建一个标准正态分布内随机的矩阵
zeros(size)	全零矩阵
tensor(list)	创建一个内容为参数的tensor
linspace	同numpy
randperm	返回一个0到n-1的数组

基本上创建的这些函数都有一个对应的like函数（randn_like,zeros_like…)来创建一个size和形参一样的tensor

2 tensor和ndarray的转换

无论谁转换成谁，转换的tensor和ndarray都是另一个的引用，要变一起变。

2.1 tensor->ndarray

2.2 ndarray->tensor

3 cuda和cpu的tensor切换

4 一些关于tensor的运算

很多运算符都在末尾有一个_，表示inplace操作

加法	+
	tensor.add
	torch.add
	修改一个的值（很多运算符都在末尾有一个_，表示inplace操作

5. torch的函数

很多函数 torch.func(tensor)和tensor.func()是等价的。

size()	tensor的形状
view	torch里面的“reshape”
item	如果tensor中只有一个元素的时候，使用这个函数获取这个数值
abs	绝对值
sin
mm	矩阵相乘
pow	幂
cat	合并数组	axis=0 沿着列的方向[1…n][0] axis=1 沿着行的方向[0][1;;;n] axis=0 （从左往右数）第0个坐标的元素叠加，其他坐标的元素不变 axis=1 第1个坐标的元素叠加，其他坐标的元素不变
max		如果又axis参数的话，返回的第一个下标是所有的最大值，第二个下标是最大值对应的index。 axis=0 [1~n][0]里面找到最大的一个，也就是第零个坐标的参数变化（去比较），其他坐标的参数不变 axis=1 [0][1~n]里面找到最大的一个，也就是第一个坐标的参数变化（去比较），其他坐标的参数不变
narrow()	截取tensor的一部分	`torch.narrow(input, dim, start, length)` 返回的部分和input 共享内存 input 需要被截取的tensor dim 沿着那个维度截取 start 起始截取下标 length 截取多长的（沿着第0个下标截取）（沿着第1个下标截取）
squeeze（）		我们首先创建一个维度为（1，2，3）的tensor 然后对他squeeze 只有squeeze对应的维度为1的时候，我们才会把这个维度去掉，不然的话维度保持不变
unsqueeze
masked_fill(data,x)	将data为True的相应位置的值替换为x

numel	tensor中元素的个数
permute	tensor维度换位	(2,0,1)的意思是，维度变换成：（原来的第二个，原来的第0个，原来的第1个）
t	转置
logical_not	逻辑取反

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5. torch的函数

size()

view

item

abs

sin

mm

pow

cat

max

narrow()

squeeze（）

unsqueeze

masked_fill(data,x)

numel

permute

t

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