二、pytorch基础：Tensor和Numpy

Tensor和Numpy数组之间具有很高的相似性，彼此之间的互操作也非常简单高效。需要注意的是，Numpy和Tensor共享内存。由于Numpy历史悠久，支持丰富的操作，所以当遇到Tensor不支持的操作时，可先转成Numpy数组，处理后再转回tensor，其转换开销很小。
广播法则(broadcast)是科学运算中经常使用的一个技巧，它在快速执行向量化的同时不会占用额外的内存/显存。
Numpy的广播法则定义如下：

• 让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分通过在前面加1补齐
• 两个数组要么在某一个维度的长度一致，要么其中一个为1，否则不能计算
• 当输入数组的某个维度的长度为1时，计算时沿此维度复制扩充成一样的形状

PyTorch当前已经支持了自动广播法则，但是笔者还是建议读者通过以下两个函数的组合手动实现广播法则，这样更直观，更不易出错：

• unsqueeze或者view，或者tensor[None],：为数据某一维的形状补1，实现法则1
• expand或者expand_as，重复数组，实现法则3；该操作不会复制数组，所以不会占用额外的空间。

注意，repeat实现与expand相类似的功能，但是repeat会把相同数据复制多份，因此会占用额外的空间。