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本文全面介绍了PyTorch张量的核心操作，包括张量的定义（如zeros、ones、rand创建方法）、元素访问（类似NumPy的索引方式）、基本数学运算（加减乘除、矩阵乘法、转置）、与NumPy数组的互转、GPU加速计算（通过.cuda()）以及自动求导机制。文章通过代码示例展示了各类操作，并重点解析了动态计算图与梯度计算过程。掌握这些基础知识是使用PyTorch进行深度学习开发的重要前提。