Pytorch中的数值处理

数值处理在深度学习中是非常重要的一部分。张量（tensor）是后续进行处理和计算的基本单位。张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）；具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）；具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。

创建和初始化张量是深度学习中的基础操作。我们可以使用torch中的函数来定义、初始化和改变张量的形状。例如，可以使用torch.arange()来创建一个张量，使用torch.zeros()定义全零张量，使用torch.rand()定义正态分布随机张量。同时，我们也可以改变张量的形状，例如使用reshape()函数来改变张量的维度。

张量同样支持直接的数学运算，如加减乘除和比较运算。此外，我们还可以按照指定的轴将张量连接在一起，以及对张量中的元素进行求和等操作。

在深度学习中，数据预处理是构建模型训练的第一步。在Pytorch中，数据预处理涉及到Pandas、Dataset和Transformer等工具。Pandas是Python中常用的数据分析处理拓展包，Dataset是Pytorch中用于封装数据集加载逻辑的类，而Transformer则是一个用于图像预处理的工具集。这些工具在实际应用中会有所涉及，但初学者不必强求记住所有的API，具体问题具体了解即可。