作为制作基于Rust的Tensor库的一部分，我实现了一个2D Tensor类型，如下所示：

use ndarray::prelude::*;

pub struct Tensor(Rc<RefCell<TensorData>>);

pub struct TensorData {
    pub data: Array2<f64>,
    pub grad: Array2<f64>,
    // other fields...
}

impl TensorData {
    fn new(data: Array2<f64>) -> TensorData {
        let shape = data.raw_dim();
        TensorData {
            data,
            grad: Array2::zeros(shape),
            // other fields...
        }
    }
}

impl Tensor {
    pub fn new(array: Array2<f64>) -> Tensor {
        Tensor(Rc::new(RefCell::new(TensorData::new(array))))
    }

    pub fn data(&self) -> impl Deref<Target = Array2<f64>> + '_ {
        Ref::map((*self.0).borrow(), |mi| &mi.data)
    }
}

字符串
现在，我希望能够迭代Tensor的行（例如，用于实现随机梯度下降）。这是我到目前为止所拥有的：

impl Tensor {
    // other methods...
    
    pub fn iter(&self) -> impl Iterator<Item = Tensor> + '_ {
        self.data().outer_iter().map(|el| {
            let reshaped_and_cloned_el = el.into_shape((el.shape()[0], 1)).unwrap().mapv(|el| el.clone());
            reshaped_and_cloned_el
        }).map(|el| Tensor::new(el))
    }
}

型
这样做的问题是：（1）视觉上不舒服;（2）无法编译，因为迭代器是一个临时值，一旦超出范围就会被删除：

error[E0515]: cannot return value referencing temporary value
   --> src/tensor/mod.rs:348:9
    |
348 |           self.data().outer_iter().map(|el| {
    |           ^----------
    |           |
    |  _________temporary value created here
    | |
349 | |             let reshaped_and_cloned_el = el.into_shape((el.shape()[0], 1)).unwrap().mapv(...
350 | |             reshaped_and_cloned_el
351 | |         }).map(|el| Tensor::new(el))
    | |____________________________________^ returns a value referencing data owned by the current function
    |
    = help: use `.collect()` to allocate the iterator

型
iter()的另一种实现方式是什么，它将不会有这些问题？