Tensor
1--本质上可以理解为具有不同维度的数组
2--支持的基本运算
|---创建Tensor: x=t.tensor(x,y) x,y 表示数组的大小 , x=t.rand(x,y), x=t.ones(x,y)
|---获取Tensor的大小 x.size()
|---加法运算
|----普通加法（返回新的变量）
x=t.tensor(a,b),y=t.tensor(a,b),
x+y
t.add(x,y)
x.add(y)
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r=t.tensor(a,b), t.add(x,y,out=r)
|----改变运算对象的加法
y.add_(x) y的内容被改变了
3--与numpy的关系
本质上就是共享一个内存的对象的，可以快速转化
|----tensor->numpy
x=t.tensor(a,b),y=x.numpy()
|----numpy->tensor
x=np.ones(a,b),y=t.from_numpy(x)
4--与cuda的tensor的关系可以通过 x.cuda()转化