全面掌握 PyTorch 张量，迈向深度数据理解的关键一步：
• 张量是可变维度数组，支持 GPU 计算，基础却涵盖百余主题，核心掌握至关重要。
• 创建张量：支持从 numpy 数组或列表生成，常用 dtype 包括 float32 和 int64。
• 形状操作：reshape()、view()、flatten()、squeeze()，灵活变换是避免开发常见错误的秘诀。
• 数据转换：张量与 numpy 数组、Python 列表的互转，便于多场景应用。
• 重要函数：softmax() 和 max() 等函数的 dim 参数应用，掌控维度操作带来的复杂性。
• 随机种子设定确保结果复现性，建议每个项目显式声明 PyTorch 和 Python 版本。
• 价值体现：深刻理解张量结构与操作，有助于深入掌握神经网络和数据表示。

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