在Torch中，张量（tensor）是一个多维数组，类似于NumPy中的数组。张量可以存储数字、字符串、布尔值等不同类型的数据，并支持在不同维度上进行各种数学运算。张量可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）或更高维度的数组。在深度学习中，张量是神经网络中输入数据、权重和梯度的主要数据结构。张量在Torch中是一个核心概念，被广泛用于构建和训练神经网络模型。
在Torch中，张量（tensor）是一个多维数组，类似于NumPy中的数组。张量可以存储数字、字符串、布尔值等不同类型的数据，并支持在不同维度上进行各种数学运算。张量可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）或更高维度的数组。在深度学习中，张量是神经网络中输入数据、权重和梯度的主要数据结构。张量在Torch中是一个核心概念，被广泛用于构建和训练神经网络模型。
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