PyTorch 组成模块:张量与自动微分 PyTorch 的核心模块包括张量操作和自动微分系统。张量(Tensor)是 PyTorch 的基础数据结构,支持高效的数值计算。自动微分(Autograd)则负责动态计算梯度,为训练神经网络提供支持。 张量可以通过 torch.Tensor 创建,支持多种初始化方式: import torch # 从列表创建张量 x = torch.tensor([1, 2, 3]) # 创建全零张量 zeros = torch.zeros(2, 3) # 随机初始化张量 rand_tensor = torch.rand(3, 3) 张量支持丰富的操作,包括数学运...