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torch.Tensor和torch.tensor

时间: 2023-09-24 11:13:35 浏览: 125

Pytorch学习之torch用法—-比较操作(Comparison Ops)

1. torch.eq(input, other, out=None) 说明：比较元素是否相等，第二个参数可以是一个数，或者是第一个参数同类型形状的张量参数： input(Tensor) —- 待比较张量 other(Tenosr or float) —- 比较张量或者数 out(Tensor,可选的) —- 输出张量返回值：一个torch.ByteTensor张量，包含了每个位置的比较结果(相等为1，不等为0) >>> a = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = torch.Tensor([[1, 1], [4, 4]]) >>> torc

torch.Tensor和torch.tensor在功能上有一些区别。首先，torch.tensor()是一个函数，可以根据传入的数据来构建一个tensor对象。而torch.Tensor()是一个类，是torch.FloatTensor的别名。使用torch.tensor()时，在pycharm中会有相应的标志来表示它是一个函数。而使用torch.Tensor()时，在pycharm上会显示它是一个class，即一个类。可以将list通过torch.tensor()转化为一个tensor对象。总体来说，torch.tensor()是一个构建tensor对象的函数，而torch.Tensor()是一个tensor对象的类。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [torch.tensor和torch.Tensor的区别](https://blog.csdn.net/qq_36930266/article/details/104602792)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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