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Tensor，中文叫作张量，是PyTorch中基本的数据类型。实际上，PyTorch将NumPy的
Array包装成Tensor,为其定义了各种方法和函数。Tensor之于PyTorch,相当于Array之于
Numpy
比较：
- 标量是只有大小没有方向的量，如1、2、3等；
- 向量是既有大小又有方向的量，如u=(2,5,8)；
- 矩阵是由多个向量组成的数表；
- 而标量、向量、矩阵都是张量的特例： 标量是零维张量、向量是一维张量、矩阵是二维张量。 张量还可以向更高维推广。
xxxxxxxxxximport torch
a = torch.Tensor(2,4) # 创建一个2x4的矩阵Tensorb = torch.DoubleTensor(2,3,4) # 创建2x3x4的64位浮点数Tensorc = torch.zeros(2,4) # 创建全0的Tensor d = torch.ones(2,4) # 创建2x4的全1的Tensore = torch.eye(3) # 创建3x3的单位矩阵Tensorx = torch.rand(2,4) # 创建2x4的数据为区间[0,1)的随机数的Tensory = torch.arange(1,4) # 创建在指定区间（不包括结尾数）的一维Tensorz = torch.arange(1,4,0.5) # 第三个参数指定步长
1.生成2x4的全一张量，使用的代码是：
A torch.eye(3)
B torch.rand(2,4)
C torch.zeros(2,4)
D torch.ones(2,4)
2.创建3x3的单位矩阵张量，使用的代码是：
A torch.arange(1,4)
B torch.Tensor(3,3)
C torch.eye(3)
D torch.arange(1,4,0.5)
1=>D 2=>C