Python 列表转换为 PyTorch 张量：完整指南

在 Python 中，可以使用 PyTorch 库将列表（list）转换为张量（tensor）。下面是一个简单的示例：\n\npython\nimport torch\n\n# 创建一个列表\nmy_list = [1, 2, 3, 4, 5]\n\n# 将列表转换为张量\nmy_tensor = torch.tensor(my_list)\n\n# 打印张量\nprint(my_tensor)\n\n\n输出结果为：\n\n\ntensor([1, 2, 3, 4, 5])\n\n\n在这个示例中，我们首先导入 PyTorch 库。然后，我们创建一个包含整数的列表my_list。接下来，我们使用torch.tensor()函数将列表转换为张量，并将结果存储在my_tensor变量中。最后，我们打印出张量的值。\n\n请注意，上述示例中的张量是一维的。如果您想要将多维列表转换为张量，可以在torch.tensor()函数中传递一个多维的列表。例如：\n\npython\nimport torch\n\n# 创建一个二维列表\nmy_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]\n\n# 将二维列表转换为张量\nmy_tensor = torch.tensor(my_list)\n\n# 打印张量\nprint(my_tensor)\n\n\n输出结果为：\n\n\ntensor([[1, 2, 3],\n [4, 5, 6],\n [7, 8, 9]])\n\n\n在这个示例中，我们创建一个包含三个子列表的二维列表my_list。然后，我们使用torch.tensor()函数将二维列表转换为张量，并将结果存储在my_tensor变量中。最后，我们打印出张量的值。