Pytorch(一)：張量的創建

一、張量

•  張量的屬性

1. data：張量的數據
2. dtype：張量的數據類型(torch.FloatTensor，torch.cuda.FloatTensor)
3. shape：張量的形狀
4. device：張量所在設備（GPU/CPU）
5. require_grad：是否需要梯度
6. grad：張量的梯度
7. grad_fn：張量的function
8. is_leaf：是否爲葉子節點

•  張量的數據類型

• 共享內存 VS 創建新張量 

注意：什麼爲葉子節點？即用戶創建的節點稱爲葉子節點，如x1，x2，x3，x4等，主要作用是節省內存，因爲在梯度反向傳播之後，非葉子結點的梯度會被釋放。

• 張量的常用創建方法