torch 数据类型
    Torch一个基于Lua语言的深度学习框架，它拥有一系列灵活的数据类型，用来为深度学习工作提供运算及计算支持。本文将介绍Torch支持的数据类型，包括Tensor、Number、Boolean、String、Table等数据类型的特性及用法。
    Tensor型
    Tensor Torch核心数据类型，它是一个多维数组，类似于 Numpy 中的 Ndarray，能够存储数值、文本、图像等多种类型的数据。使用 Tensor，我们可以建立复杂的神经网络，处理较大规模的数据集，以及实现多种深度学习模型。Tensor常会存储在 GPU 中以提高计算性能，默认使用 32-bit点数来表示，也可以选用其它类型，比如 8-bit 16-bit整形数。我们可以通过 sor()建 Tensor，调用 tensor.size() tensor.view()查看当前 Tensor尺寸或形状，调用 shape()重构 Tensor形状，调用 ()将 Tensor 从 CPU移到 GPU。
    Number型
    Number的是Torch中的标量，它的类型可以是32位或64位的浮点数，也可以是整数，可以
通过 torch.Number torch.DoubleStorage torch.IntStorage创建 Number，也可以通过 torch.ittorch.fmod()进行各种数值运算，比如加减乘除等。Number有良好的用法，比如可以用来表述指数、对数和三角函数，可以将 number换为更灵活的 tensor型，也可以直接用于分布式计算，支持分析数据进行求和、比较、计算图等操作。
    Boolean型
    Boolean的是Torch中的布尔类型，它的类型可以是 true false，这两个布尔值一般都会用于逻辑运算，可以用 torch.bool() torch.ByteStorage创建 Boolean，也可以通过 torch.logical_and()进行逻辑与运算，torch.logical_or()进行逻辑或运算，torch.logical_xor()进行逻辑异或运算。
lua字符串转数组
    String型
    String Torch 中的字符串类型，它可以用于存储文本数据，可以用 torch.string()创建 String。我们可以使用 string.sub()截取字符串，使用 string.find()查子字符串，使用 string.match()匹配字符串，使用 string.gsub()替换字符串，使用 string.len()计算字符串长度等。
    Table型
    Table Torch 中的表类型，它可以用来存储多种不同类型的数据，且元素的数量可以动态变化，使用 torch.table()创建 Table，调用 table.insert()插入 Table 中的元素，ve()删除 Table 中的元素，table.sort()排序 Table 中的元素，at()将多个 Table接起来。
    总结
    本文介绍了 Torch供的几种数据类型，分别是Tensor、Number、Boolean、String和Table，它们拥有不同的特性和用法，可以满足不同的深度学习任务的需求。在使用 Torch行深度学习时，应充分理解并能够熟练地使用这些数据类型，以便提高深度学习的性能和效果。

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