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<!-- pymnn/Tensor.md -->
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## MNN.Tensor *[deprecated]*
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```python
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class Tensor
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```
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Tensor是MNN V2接口中的基础数据结构，是最基本的数据封装类型。Tensor存储了数据以及数据类型，形状等诸多信息，用户可以通过Tensor本身的函数获取这些信息。
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*不建议使用该接口，请使用[Var](Var.md)代替*
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### `MNN.Halide_Type_*`
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描述Tensor的数据类型
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- 类型：`PyCapsule`
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- 枚举值：
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- `Halide_Type_Double`
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- `Halide_Type_Float`
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- `Halide_Type_Int`
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- `Halide_Type_Int64`
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- `Halide_Type_String`
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- `Halide_Type_Uint8 `
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### `MNN.Tensor_DimensionType_*`
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描述Tensor的数据排布格式
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- 类型：`int`
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- 枚举值：
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- `Tensor_DimensionType_Caffe`
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- `Tensor_DimensionType_Caffe_C4`
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- `Tensor_DimensionType_Tensorflow`
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### `Tensor()`
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创建一个空Tensor
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参数：
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- `None`
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返回：Tensor对象
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返回类型：`Tensor`
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### `Tensor(var)`
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创建一个Tensor，并使用var的数据
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参数：
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- `var:Var` 类型为Var的变量
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### `Tensor(tensor_or_var, dimension)`
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创建一个Tensor，并使用tensor_or_var的数据, 并将数据排布格式设置为dimension
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参数：
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- `tensor_or_var:Tensor/Var` 类型为Tensor或者Var的变量
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- `dimension:MNN.Tensor_DimensionType_*` 数据排布格式
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### `Tensor(shape, dtype, dimension)`
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创建一个指定形状，数据类型和数据排布的Tensor, 数据未经初始化
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参数：
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- `shape:tuple` Tensor形状
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- `dtype:MNN.Halide_Type_*` Tensor数据类型
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- `dimension:MNN.Tensor_DimensionType_*` 数据排布格式
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### `Tensor(shape, dtype, value_list, dimension)`
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创建一个指定形状，数据类型, 数据和数据排布的Tensor, 数据拷贝自`value_list`，
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能够将`list`，`tuple`，`bytes`，`ndarray`，`PyCapsule`，`int指针`等格式的数据转换成`Tensor`
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*注意：`value_list`仅在PYMNN_NUMPY_USABLE打开的情况下支持`ndarray`，移动端默认关闭*
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*此函数在`PYMNN_NUMPY_USABLE=OFF`时不接受`ndarray`作为数据输入*
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参数：
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- `shape:tuple` Tensor形状
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- `dtype:MNN.Halide_Type_*` Tensor数据类型
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- `value_list:ndarray/tuple/list/bytes/PyCapsule/int_addr` 数据
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- `dimension:MNN.Tensor_DimensionType_*` 数据排布格式
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### `getShape()`
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获取Tensor的形状。
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参数：
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- `None`
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返回：Tensor的数据形状
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返回类型：`Tuple`
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### `getDataType()`
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获取Tensor的数据类型。
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参数：
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- `None`
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返回：Tensor的数据类型
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返回类型：`MNN.Halide_Type_*`
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### `getDimensionType()`
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获取Tensor的持有的数据排布格式。
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参数：
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- `None`
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返回：`Tensor`持有的数据排布格式
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返回类型：`MNN.Tensor_DimensionType_*`
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### `getData()`
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获取Tensor的数据。
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参数：
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- `None`
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返回：Tensor的数据
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返回类型：`Tuple`
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### `getHost()`
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获取Tensor的数据指针。
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参数：
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- `None`
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返回：Tensor内部数据的数据指针
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返回类型：`PyCapsule`, 可以参考[PyCapsule介绍](https://docs.python.org/3/c-api/capsule.html)
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### `copyFrom(from)`
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从from中拷贝数据到当前Tensor，可用此函数将数据拷贝到输入Tensor中。
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参数：
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- `from:Tensor` - 拷贝的源Tensor
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返回：是否拷贝成功
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返回类型：`bool`
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### `copyToHostTensor(to)`
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从当前Tensor拷贝数据到to，可用此函数将输出Tensor中的数据拷出。
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参数：
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- `to:Tensor` - 拷贝的目标Tensor
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返回：是否拷贝成功
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返回类型：`bool`
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### `getNumpyData()`
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获取Tensor的数据，返回numpy数据。
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*该API仅在PYMNN_NUMPY_USABLE=ON时生效，移动端默认关闭*
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参数：
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- `None`
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返回：Tensor数据的numpy形式
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返回类型：`numpy.ndarray`
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### `Example`
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```python
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import numpy as _np
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import MNN
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import MNN.numpy as np
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data = _np.array([1., 2., 3.], dtype=_np.float32)
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# 创建Tensor
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# 通过给定的tuple创建Tensor, 参数分别为：形状，数据类型，数据，数据排布格式
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t1 = MNN.Tensor((1, 3), MNN.Halide_Type_Float, (1., 2., 3.), MNN.Tensor_DimensionType_Caffe)
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# 通过Var创建Tensor
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t2 = MNN.Tensor(np.array([1., 2., 3.])) # 与t1等价
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# 通过ndarray创建Tensor
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t3 = MNN.Tensor([1, 3], MNN.Halide_Type_Float, data, MNN.Tensor_DimensionType_Caffe)
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# 通过bytes创建Tensor
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t4 = MNN.Tensor([1, 3], MNN.Halide_Type_Float, data.tobytes(), MNN.Tensor_DimensionType_Caffe)
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# 通过int类型的内存指针创建Tensor，使用该方法比直接用ndarray速度快，但是要求ndarray的内存必须连续
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t5 = MNN.Tensor([1, 3], MNN.Halide_Type_Float, data.__array_interface__['data'][0], MNN.Tensor_DimensionType_Caffe)
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print(t1.getShape()) # (1, 3)
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print(t1.getDataType()) # <capsule object NULL at 0x7fe01e74ff30>
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print(t1.getDimensionType()) # 1
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print(t1.getData()) # (1.0, 2.0, 3.0)
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print(t1.getHost()) # <capsule object NULL at 0x7fe01e5645a0>
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print(t1.getNumpyData()) # [[1. 2. 3.]]
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