转换
除了CharTensor，其他所有CPU上的张量都支持转换为numpy格式然后再转换回来。...[N, C, H, W]的顺序，并且数据范围在[0,1]，需要进行转置和规范化
PIL.Image转换为tensor
from PIL import Image
import numpy as np
image...([0.2959])
0.2958560585975647
9、改变张量的形状
# 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理，
# 相比torch.view，torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况...例如当参数是3个10x5的张量，torch.cat的结果是30x5的张量，
而torch.stack的结果是3x10x5的张量。...torch.stack([t1,t2,t3],dim=0)
print(s1.size())
print(s2.size())
torch.Size([30, 5])
torch.Size([3, 10, 5])
14、将整数标签转换为
