torch.Tensor()与torch.tensor()的区别
时间: 2024-05-17 08:15:10 浏览: 13
`torch.Tensor()`是一个构造函数,它创建一个未初始化的张量,它的数据类型和形状由输入参数指定。例如,`torch.Tensor(2, 3)`将创建一个形状为(2, 3)的未初始化的张量。
`torch.tensor()`是一个工厂函数,它返回一个新的张量,其中数据类型和形状由输入参数推断得出。如果输入参数是一个已经存在的张量,则该工厂函数将会复制该张量的数据和形状。例如,`torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])`将创建一个形状为(2, 2)的张量,其元素值为1、2、3和4。
总之,`torch.Tensor()`是一个构造函数,而`torch.tensor()`是一个工厂函数。`torch.Tensor()`只能根据输入参数的形状和数据类型创建未初始化的张量,而`torch.tensor()`可以根据输入参数的值自动推断出张量的形状和数据类型。
相关问题
torch.tensor和torch.Tensor的区别
`torch.tensor`和`torch.Tensor`在功能上是相同的,都用于创建张量。区别在于它们的调用方式和输入参数。
- `torch.Tensor`是`torch`包中的类,可以通过直接调用它来创建张量。例如:`x = torch.Tensor([1, 2, 3])`。
- `torch.tensor`是一个函数,接受一个数据输入并返回一个张量。这个函数可以接受一个Python数组、元组、列表、NumPy数组、标量等作为输入。例如:`x = torch.tensor([1, 2, 3])`。
总的来说,`torch.tensor`更加灵活,可以接受更多类型的输入数据,并返回一个张量。而`torch.Tensor`则更加简洁,直接调用类来创建张量。
torch.Tensor和torch.tensor
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。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 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%"]
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