1.运行代码利用快捷键 Ctrl+Enter
2.新建的文件在哪存放？
我们可以输入下面的两条语句，得到文件的存放位置。
import os print(os.path.abspath('.'))
运行之后显示结果为文件存放位置。如下图所示。
3.Tensor是pytorch中的一个数据结构，可认为是一个高维数组，为神经网络的学习打下基础。入门学习中主要学习了使用Tensor初始化数组，查看数组的大小，数组加法的几种形式
（1）使用之间先导入torch
import torch as t
（2）分配空间，只分配空间，没有初始化
x=t.tensor（3,4）
y=t.tensor（3,4）
为数组x和y分配空间，并未初始化
（3）初始化
利用rand函数，随机初始化数组，数组的值范围在[0,1]
x=t.rand(3,4)
（4）查看数组的大小形状
①使用size（）函数
print（x.size()）
②利用数组的性质
x.size()[0] #查看行数
x.size()[1] #查看列数
（5）加法的三种表示形式
①x+y
②t.add(x,y)
③指定加法的输入结果为result
result=t.Tensor(3,4) #预先分配空间
t.add(x,y,out=result) #将结果存放在result中
（6）加法是否会改变原数组的值
普通加法运算不改变原数组的值，带下划线的函数会改变原数组本身的值。
y.add(x) #不会改变y的值
y.add_(x) #会改变y的值
（7）选取操作 x[a,b]
a表示行，b表示列，a，b从0开始计数
x[:,1] #表示选取数组第2列的值
x[1,:] #表示选取数组第2行的数
（8）Tensor和numpy可以互操作，操作容易并且快速。
待补充......
#待补充