Deep-Learning-with-PyTorch-3.2.1

3.2.1 从Python列表到PyTorch张量

让我们来看看列表索引的作用，以便将其与张量索引进行比较。 列出Python中的三个数字（.code / p1ch3 / 1_tensors.ipynb）：

# In[1]:
a = [1.0, 2.0, 1.0]

我们可以使用对应的从零开始的索引来访问列表的第一个元素：

# In[2]:
a[0]

# Out[2]:
1.0

# In[3]:
a[2] = 3.0
a

# Out[3]:
[1.0, 2.0, 3.0]

处理数字矢量（例如2D线的坐标）的简单Python程序使用Python列表存储矢量并不罕见。 正如我们将在下一章中看到的那样，使用更有效的张量数据结构，可以表示许多类型的数据，从图像到时间序列，甚至是句子。 通过定义张量的操作，我们将在本章中探讨其中的一些操作，即使是使用高级（但不是特别快速）的语言（例如Python），我们也可以同时高效地切片和操作数据。