pytorch中张量的4中维度和形状变化
张量的维度和形变张量作为一组数的结构化表示，也同样拥有维度的概念。简便理解：向量就是一维的数组，而矩阵是二维的数组，以此类推，在张量中我们还可以定义更高维度的数组。张量的高维数组和numpy中高维array概念类似。1、创建高维张量1.1 用简单序列创建一维数组#用简单序列创建一维数组t1 = torch.tensor([1, 2])结果为：tensor([1, 2])#使用ndim属性查看张量的维度t1.ndim结果为：1#使用shape查看张量的形状t1.shape结果为：tor
