pytorch的基础知识，包括其用途，其中的基本数据结构tensor，已经对tensor的创建、切片、维度变换。

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PyTorch最近几年可谓大火。相比于TensorFlow，PyTorch对于Python初学者更为友好，更易上手。         众所周知，numpy作为Python中数据分析的专业第三方库，比Python自带的Math库速度更快。同样的，在PyTorch中，有一个类似于numpy的库，称为Tensor。Tensor自称为神经网络界的numpy。 一、numpy和Tensor二者对比 对比项 numpy Tensor 相同点 可以定义多维数组，进行切片、改变维度、数学运算等 可以

最近在使用tensorflow进行网络训练的时候，需要提取出别人训练好的卷积核的部分层的数据。由于tensorflow中的tensor和python中的list不同，无法直接使用加法进行拼接，后来发现一个函数可以完成tensor的拼接。 函数形式如下： tf.concat(concat_dim,values,name='concat') 其中，第一个参数表示需要拼接的多维tensor，并且可以将多个tensor同事拼接，第二个表示按照哪一个维度拼接（从数字0开始）。 例子：创建一个三维的ten