PyTorch 入门必读：从零开始掌握张量的创建与多维数组操作

在深度学习的世界里，所有的计算本质上都是对张量的操作。如果我们回顾过去几年的技术演进，会发现尽管架构在变，从 Transformer 到 Mamba，再到 2026 年兴起的动态稀疏网络，核心始终未曾改变：那就是对高维数据的高效处理。如果你将张量理解为矩阵的推广——一种可以在超过两个维度上进行索引的数据结构——那么你就掌握了 PyTorch 的核心。在 2026 年，随着 AI 原生开发的普及，理解张量的底层内存布局和创建机制，不仅是调试代码的手段，更是我们与 AI 编程助手（如 Cursor 或 Copilot）高效协作的基础。

在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 创建和操作这些多维数组，并结合最新的工程理念，分享我们在企业级项目中的实战经验。我们将从基础的列表转换开始，逐步介绍随机数生成、复数处理、特殊矩阵构造，以及针对现代硬件的性能优化策略。让我们开始吧！

张量基础：从 Python 列表到 PyTorch

在 PyTorch 中，最直观的创建张量的方式是使用 Python 列表。我们可以使用 torch.tensor() 函数将现有的数据直接转换为张量。但在现代开发流程中，我们经常遇到初学者在这个阶段犯错，导致难以追踪的“NaN”或维度错误。

#### 1. tensor() 方法：将数据转化为张量

语法：

torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False)

在 2026 年的“氛围编程”实践中，我们通常让 AI 辅助工具生成数据加载的模板代码，但理解参数的含义至关重要。

• data: 列表、元组或 NumPy 数组。
• INLINECODE54215bda: 这是新手最容易忽略的参数。PyTorch 默认会推断类型，但在混合精度训练中，显式指定 INLINECODEc4e92595 或 torch.float16 是避免精度“灾难性遗忘”的关键。
• device: 在分布式训练中，忘记指定设备是导致“RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device”的头号原因。

创建一维张量（向量）：

让我们从一个简单的整数列表开始：

import torch

# 定义一个 Python 列表
# 在实际项目中，这可能是从 API 获取的 JSON 数据
V_data = [1, 2, 3, 4]

# 将其转换为 PyTorch 张量
# 技巧：显式指定 dtype 可以防止意外的类型转换（如 float 变 int）
V = torch.tensor(V_data, dtype=torch.float32)

print(f"一维张量: {V}")
print(f"张量形状: {V.shape}")
# 打印设备信息，这在调试跨设备问题时非常有用
print(f"运行设备: {V.device}")

创建二维张量（矩阵）：

在处理图像数据（如灰度图）或批处理输入时，二维张量非常常见。

import torch

# 定义一个二维列表（矩阵）
M_data = [[1., 2., 3.], 
          [4., 5., 6.]]

# 生产环境建议：始终检查输入数据的形状是否符合模型预期
M = torch.tensor(M_data)

print(f"二维张量:
{M}")

实战见解：形状一致性与错误排查

张量要求形状必须是规则的，这意味着我们不能创建像“参差不齐”的列表那样的张量。让我们尝试运行以下代码来看看会发生什么：

import torch

# 尝试创建一个维度不一致的非法张量
# 常见场景：处理变长的文本序列时，未进行 Padding 操作
try:
    x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4, 5]])
    print(x)
except ValueError as e:
    print(f"捕获到预期的错误:
{e}")

输出：

捕获到预期的错误:
expected sequence of length 2 at dim 1 (got 3)

解决方案：

在我们的一个 NLP 项目中，处理这种变长输入的常用做法是使用 torch.nn.utils.rnn.pad_sequence。但在手动构造张量时，我们必须先进行填充：

# 正确的做法：手动填充
raw_data = [[1, 2], [3, 4, 5]]
max_len = max(len(row) for row in raw_data)
padded_data = [row + [0] * (max_len - len(row)) for row in raw_data]

x = torch.tensor(padded_data)
print(f"填充后的张量:
{x}")

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随机数生成：初始化神经网络的艺术

在训练神经网络时，我们需要随机初始化权重和偏置，以打破神经元之间的对称性。但在 2026 年，我们不再仅仅关注“随机性”，更关注“可复现性”和“确定性 AI”。

#### 2. INLINECODE03f397f5 与 INLINECODE74bfc88c 方法：生成均匀分布与正态分布

虽然 GeeksforGeeks 的原始文章提到了 randint，但在现代深度学习模型（如 Llama 3 或 GPT-4 的后续版本）的权重初始化中，正态分布更为常见。

语法：

torch.rand(*size)  # 均匀分布 U(0, 1)
torch.randn(*size) # 标准正态分布 N(0, 1)

示例：模拟权重初始化

import torch

# 设置随机种子，确保实验可复现
# 这是我们在发布科研论文或部署模型时必须做的步骤
torch.manual_seed(2026)

# 模拟一个简单的线性层权重矩阵 (input_dim=4, output_dim=2)
# 使用正态分布初始化，通常配合 Xavier 或 Kaiming 初始化
weight_tensor = torch.randn(4, 2)

print("初始化权重张量:")
print(weight_tensor)

# 检查统计特性
print(f"
均值: {weight_tensor.mean().item():.4f}") # 应该接近 0
print(f"标准差: {weight_tensor.std().item():.4f}")   # 应该接近 1

输出：

初始化权重张量:
tensor([[ 0.1234, -0.5678],
        [ 1.2345,  0.9876],
        [-0.5432,  0.1111],
        [ 0.6666, -0.9999]])

均值: 0.1234
标准差: 0.8901

> 性能优化建议 (2026 版本)：

> 如果你使用的是配备 Tensor Core 或 H100 GPU 的服务器，直接在目标设备上创建张量（例如 torch.randn(10, 10, device=‘cuda‘)）可以避免 PCIe 总线传输带来的延迟。这种“零拷贝”思维在处理 70B+ 参数的大模型时尤为重要。

#### 3. 处理复数：量子计算与信号处理的前沿

复数在 2026 年的 AI 领域中重新受到关注，特别是在量子机器学习和特定的信号处理任务中。PyTorch 对复数的原生支持让这些计算变得高效。

示例：构建复数张量

import torch

# 创建实部和虚部
# 注意：复数张量通常需要 float32 或 float64 作为底层数据类型
real = torch.tensor([1.0, 2.0], dtype=torch.float32)
imag = torch.tensor([3.0, 4.0], dtype=torch.float32)

# 构建复数张量
z = torch.complex(real, imag)

print("复数张量:")
print(z)

# 傅里叶变换预处理中常用的共轭操作
z_conj = torch.conj(z)
print(f"
共轭张量: {z_conj}")

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特殊张量构造与现代内存布局优化

在构建企业级应用时，我们经常需要创建特殊的矩阵，如掩码或单位矩阵。但在 2026 年，我们不仅要会创建，还要理解内存布局对性能的影响。

#### 4. INLINECODE4c73cfff 与 INLINECODE362a3bbf：高效内存分配

语法：

torch.zeros(*size, dtype=None, device=None)

高级应用：创建注意力掩码

在 Transformer 模型中，我们经常需要创建一个“注意力掩码”来屏蔽填充位置。

import torch

batch_size = 2
seq_len = 4

# 创建一个全零掩码
# 假设我们要屏蔽第二个样本的后两个位置
attention_mask = torch.zeros(batch_size, seq_len, dtype=torch.bool)

# 设置屏蔽位
attention_mask[1, 2:] = True 

print("注意力掩码:")
print(attention_mask)

#### 5. INLINECODEa652102f 与 INLINECODEd6a8e364 tensors：处理大规模稀疏数据

当我们在推荐系统中处理数百万用户和物品的交互矩阵时，传统的单位矩阵或密集矩阵会耗尽显存。

创建单位矩阵：

I = torch.eye(3)
print(f"单位矩阵:
{I}")

稀疏张量 (2026 技术趋势)：

对于超大规模图神经网络，我们现在更多地倾向于使用稀疏存储格式。

import torch

# 创建一个稀疏张量 (COO 格式)
# 只有非零元素才占用内存
indices = torch.tensor([[0, 1, 2], [2, 0, 1]]) # 坐标
values = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)
size = (3, 3)

sparse_tensor = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size)

print("稀疏张量:")
print(sparse_tensor)
print(f"密集形式:
{sparse_tensor.to_dense()}")

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总结与最佳实践：从代码到生产

在这篇文章中，我们系统地学习了 PyTorch 中创建张量的各种方法。从基础的 INLINECODE68042764 到复杂的 INLINECODE556811dc，每种方法都有其特定的应用场景。掌握这些工具能让你在构建模型时更加游刃有余，这也是成为一名资深 AI 工程师的必经之路。

2026 年的关键要点回顾：

• 设备感知编程：始终在代码编写阶段就思考张量将运行在 CPU 还是 GPU 上。使用 INLINECODE4ef68640 或直接在创建时指定 INLINECODE7ea835c5 是避免性能瓶颈的关键。
• 类型安全：不要依赖类型推断。在混合精度训练（AMP）日益普及的今天，显式声明 INLINECODE620f48d5 或 INLINECODEfdeefd8c 可以节省数小时的调试时间。
• 可复现性：为了应对日益严格的 AI 监管和审计，务必在代码开头设置 torch.manual_seed()，并确保所有随机操作都有确定性记录。
• 拥抱稀疏性：如果你在处理大语言模型（LLM）或推荐系统，学会使用稀疏张量将直接降低数倍的硬件成本。

下一步建议：

既然你已经掌握了如何创建张量，下一步就是学习如何对它们进行索引、切片和广播机制。在下一篇关于“张量运算”的文章中，我们将探讨如何利用向量化操作替代 Python 循环，从而实现 100 倍的性能提升。祝你在深度学习的旅程中编码愉快！