PyTorch 是由 Meta 开发的主流深度学习框架，以其动态计算图、自动求导和丰富的生态著称。本文从张量概念入手，介绍如何创建张量（如 tensor、zeros、randn 等），并演示基本操作：加法、矩阵乘法、索引切片与形状变换。张量作为多维数组，支持 GPU 加速与自动求导，是构建神经网络的核心数据结构，适合快速上手深度学习开发。

在人工智能、深度学习爆火的今天，很多研究人员投身人工智能应用。这就导致很多想入行的人往往忽略了人工智能、深度学习最本真的底层原理。殊不知我们所用的大模型起源于小小的神经网络。生物神经元（神经细胞）通过树突接收生物电信号，细胞体负责将树突接收的信号进行整合，然后将新的动作电位由轴突传导到突触，而突触又与下一个神经细胞的树突相连接，也就是将信号传递给了下一个神经细胞，下一个神经细胞又重复上述过程。生物