张量可以理解为 多维数组：

0 维张量 → 一个标量（单个数字，例如 5）

1 维张量 → 一个向量（数组，例如 [1, 2, 3]）

2 维张量 → 一个矩阵（表格，例如 [[1,2],[3,4]]）

3 维张量 → 例如一张彩色图片 [高度, 宽度, 通道数]

4 维张量 → 一批彩色图片 [批大小, 高度, 宽度, 通道数]

张量的 形状 就是它的 维度大小，告诉我们张量里有多少数据。

例子：

import torch

x = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 随机生成一个张量
print(x.shape)


输出：

torch.Size([1, 3, 224, 224])


解释：

1 → 批量大小（batch size），表示有 1 张图片

3 → 通道数（RGB 三个通道）

224, 224 → 图片的高度和宽度