Tensor是PyTorch中进行数据存储和运算的基本单元。

Tensor对于PyTorch 的重要性相当于Array 对于Numpy，PyTorch将Numpy 的Array包装成Tensor，为其定义了各式各样的运算方法和函数，为开发人员省去了编写基本数学矩阵计算的工作，避免重复造轮子。

Tensor,中文叫作张量，是PyTorch中最基本的数据类型。

• 标量：只有大小没有方向的量，如1、2、3等；
• 向量：既有大小又有方向的量，如 v ⃗ = ( 2 , 5 , 8 ) \vec{v}=(2,5,8) v =(2,5,8)
• 矩阵：由多个向量组成的一堆数字，如 M = [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ] \boldsymbol{M}=\left[\begin{array}{lll}1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9\end{array}\right] M= ​147​258​369​ ​

实际上，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

当然除此之外，张量可以向更高维推广… 四维、五维等。