PyTorch Tensor 与 NumPy 数组的核心差异在于设计目标：NumPy 是为通用科学计算设计的，而 PyTorch Tensor 则是为深度学习“量身打造”。
1.NumPy 的运算被限制在 CPU 上，而 Tensor 可以利用GPU；
2.PyTorch自动微分，自动计算梯度，这是实现神经网络反向传播的关键；
3.PyTorch 使用动态计算图，计算图在代码运行时动态构建，NumPy 本质静态；
4.PyTorch 和 NumPy被设计为可以高效协同，使用 NumPy 进行数据加载和预处理，零拷贝地转为 Tensor（共享内存）。