在常见深度学习任务中，数据样本可能是图片（image）、文本（text）、语音（audio）等多种类型，在送入神经网络训练或推理前，这些数据和对应的标签均需要创建为 Tensor。以下是图像场景和 NLP 场景中手动转换 Tensor 方法的介绍。
- 对于图像场景，可使用 paddle.vision.transforms.ToTensor 直接将 PIL.Image 格式的数据转为 Tensor，使用 paddle.to_tensor 将图像的标签（Label，通常是 Python 或 Numpy 格式的数据）转为 Tensor。
- 对于文本场景，需将文本数据解码为数字后，再通过 paddle.to_tensor 转为 Tensor。不同文本任务标签形式不一样，有的任务标签也是文本，有的则是数字，均需最终通过 paddle.to_tensor 转为 Tensor。