之前一段时间的“科研”经历几乎没什么代码经验，对于Pytorch的了解也局限于部分基础应用。希望这个假期能在大哥的帮助下提高自己！

——希望自己假期不摸鱼的qsy

• 维度问题

Pytorch中大量使用的tensor有着许多的接口函数，其中对于维度的规定与使用是许多函数应用中都需要熟练掌握的。经过大哥的讲解与一段时间的理解，tensor的维度可以概括为：

最高维在最前面，在最外面；正维度从前向后，负维度从后向前。

比如下面这段代码：（torch.cumprod是求某一维度的累乘）

1 tensor1 = torch.tensor([[[1, 2], [3 ,4]], [[5, 6], [7, 8]]]) 
2 cumprod = torch.cumprod(tensor1, 0)  
3 
4 print(cumprod)

得到的结果为：

1 tensor([[[ 1,  2],
2            [ 3,  4]],
3           [[ 5, 12],
4            [21, 32]]])

可以看到，对tensor1第0维做累乘的结果就是对最高的维度变化的数据做累乘。

（这里我理解的最高是我认为把一个tensor从二维扩展到三维，需要额外增加的一个维度，这个额外增加的维度我认为是最高维，位于最前面与括号的最外面）