PyTorch選擇定義Tensors而非直接使用NumPy進行運算和數據處理，主要是因為Tensors在功能、性能和場景適配性上更貼合深度學習的需求。以下是關鍵原因分析：

1. 自動求導與計算圖支持

• 核心差異：PyTorch的Tensors在運算時會自動構建計算圖（Computation Graph），并支持反向傳播（Backward Propagation）計算梯度。這是深度學習模型訓練的核心能力，而NumPy不具備此功能。
• 實現原理：當requires_grad=True時，Tensors會記錄所有操作并形成計算圖，通過.backward()可自動計算梯度。例如：

a = torch.tensor(1.0, requires_grad=True)
b = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
c = a * b
c.backward()  # 自動計算a.grad和b.grad

• NumPy的局限性：NumPy僅支持數值計算，無法自動求導，需手動實現梯度計算，效率低且易出錯。

2. GPU加速支持

• 硬件適配性：PyTorch的Tensors可直接在GPU上執行運算（通過.to(device)或.cuda()），而NumPy數組僅能在CPU上運行。例如：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
data = torch.tensor([1, 2]).to(device)  # 自動遷移到GPU

• 性能優化：Tensors底層調用CUDA等庫，充分利用GPU并行計算能力，加速矩陣運算（如卷積、矩陣乘法）[¹][⁵]。

3. 面向深度學習的場景優化

• 高維數據表示：深度學習常處理高維數據（如圖像、視頻、文本），Tensors天然支持多維數組（如N×C×H×W的圖像張量），而NumPy雖支持多維數組，但未針對深度學習場景特化。
• 豐富操作函數：Tensors提供大量深度學習常用操作，如view()（形狀變換）、cat()（拼接）、mm()（矩陣乘法）等，語法與NumPy類似但更高效[³][⁵]。
• 數據類型靈活性：Tensors支持多種數據類型（如FloatTensor、LongTensor），且可靈活切換設備（CPU/GPU），而NumPy數組類型固定且僅支持CPU。

4. 與深度學習框架的深度集成

• 模型參數管理：Tensors直接用于定義模型參數（如nn.Linear的權重），并支持自動初始化、優化器更新等，與NumPy數組需手動轉換相比更便捷。
• 生態兼容性：PyTorch的Tensors可與DataLoader、優化器、損失函數等模塊無縫協作，而NumPy需額外適配。

5. 內存與計算效率的平衡

• 內存共享機制：Tensors可通過from_numpy()或.numpy()與NumPy數組共享內存，避免數據拷貝，提升效率。
• 按需計算：通過torch.no_grad()上下文，Tensors可關閉梯度計算，僅用于推理或測試，兼顧靈活性與性能。

總結

PyTorch的Tensors本質是NumPy數組的擴展與升級，專為深度學習設計，兼具自動求導、GPU加速、高維數據處理和生態集成四大優勢。而NumPy更適用于通用數值計算，在GPU支持和自動求導方面存在短板。因此，PyTorch選擇Tensors作為核心數據結構，既滿足了深度學習的特殊需求，又保留了與NumPy的兼容性（如互相轉換）。