Notes on Section 2.1-2.2

首先这里想讲的是笔者一开始接触环境的一些理解误区和模糊
首先Anaconda可以理解为一个环境的分隔工具，可以在同一个设备上创建多个子环境，这样就可以允许在同一设备的不同文件夹中分别使用python的不同版本和相应库

然后pytorch是一个库

张量（tensor）本质上是一个多维向量

Tensor在规定上的有标准运算，适用于相同结构的张量，具体内容是元素对元素一对一操作，这个和矩阵的加减是同理的，但是tensor在乘除和幂次上也是体现为一对一

Cat（concatenate）可以给定轴的连接tensor，当然这个连接不会影响完整性的前提下

广播机制是另外一种tensor合并涉及的步骤，这个也是笔者一开始比较困惑的一点

其步骤可以简略理解为以下

首先有张量a，b，维度表示分别为x，y

此时将最高维度对其，低维位置为空则补为1

X=（3，5，1）

Y= （1，6）

（3，5，1）

（1，1，6）

然后进行拓展

要求对应位置上下两数相等或者存在1，否则是无法广播到可以相加的形式的，也即报错

（3，5，6）

（3，5，6）

分别广播拓展之后相加

得出最终结果

诡异：逻辑运算符可以构建tensor

e.g. c=a==b得到c这样一个按位的布尔矩阵