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二、pytorch的基石--Tensor張量
其實標量，向量，矩陣它們三個也是張量，標量是零維的張量，向量是一維的張量，矩陣是二維的張量。
四種加法
第一種：
>>>a+b
第二種：
>>>torch.add(a,b)
第三種：
>>>result = torch.Tensor(5,3)
>>>torch.add(a,b,out=result) #把運算結果存儲在result上
第四種：
>>>b.add_(a) #把運算結果覆蓋掉b
Tensor與numpy的Array的相互轉換
1.tensor⇒array
>>>b = a.numpy() #a為tensor
2.array⇒tensor
>>>b = torch.from_numpy(a) #a為numpy的array
CUDA的神助攻
假如少俠你有一塊nvidia的顯卡並支持cuda（如GTX 1080），那么恭喜你，你可以使用顯卡gpu進行tensor的運算。假如你像Zen君一樣沒有，考慮買一個吧。。。購買指南：為你的深度學習任務挑選最合適GPU:從性能到價格的全方位指南
>>>torch.cuda.is_available() #看看是否支持cuda
假如返回的是True那么，下面的代碼將帶你飛。
>>>x = x.cuda()
>>>y = y.cuda()
>>>x+y #這里的x和y都是tensor，使用cuda函數以后，x和y的所有運算均會調用gpu來運算。
作者：Zen_君
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來源：簡書
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