在Torch中，可以使用torch.Tensor類來創建張量。張量可以通過傳遞一個列表、元組或numpy數組來初始化。例如：
import torch
# 創建一個空的3x3張量
tensor = torch.Tensor(3, 3)
# 創建一個包含隨機值的3x3張量
tensor = torch.rand(3, 3)
# 使用列表初始化張量
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
tensor = torch.Tensor(data)
# 使用numpy數組初始化張量
import numpy as np
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
tensor = torch.Tensor(data)
可以通過索引來訪問和操作張量中的元素。例如：
# 獲取張量的形狀
print(tensor.size())
# 獲取張量中特定位置的值
print(tensor[0, 0])
# 修改張量中特定位置的值
tensor[0, 0] = 10
# 訪問張量中的某一行或列
print(tensor[0, :]) # 獲取第一行
print(tensor[:, 0]) # 獲取第一列
可以對張量進行各種數學運算，如加法、減法、乘法和除法等。例如：
# 創建兩個張量
a = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.Tensor([[5, 6], [7, 8]])
# 加法
c = a + b
# 減法
d = a - b
# 乘法
e = a * b
# 除法
f = a / b
除了基本的數學運算外，Torch還提供了許多其他張量操作函數，如轉置、矩陣乘法、求和、平均值等。可以查閱Torch的官方文檔了解更多操作。
