torch.tensor（）与torch.Tensor()的区别

`torch.tensor()` 和 `torch.Tensor()` 都是 PyTorch 中用于创建张量（tensor）的函数，它们的主要区别在于：

1. **语法糖**：`torch.tensor()` 可以看作是 `torch.Tensor()` 的简洁版本，它省略了圆括号，当你直接传入数据（如列表、数组等）时，它会自动处理并返回一个张量。

   # 使用 torch.tensor()
   tensor_1 = torch.tensor([1, 2, 3])

对应于:

   # 使用 torch.Tensor()
   tensor_2 = torch.Tensor([1, 2, 3])

2. **默认类型**：如果没有指定类型，`torch.tensor()` 默认创建的是动态类型张量，即可以自动推断输入数据的元素类型；而 `torch.Tensor()` 如果没有提供类型参数，则需要显式地指定。

   # 默认动态类型
   dynamic_tensor = torch.tensor([[True, False], [0, 1]])
   
   # 明确指定类型
   explicit_tensor = torch.Tensor([[True, False]], dtype=torch.bool)

3. **功能完整性**：尽管 `torch.tensor()` 简化了语法，但在某些需要特定参数的情况下，比如设置张量属性或初始化条件等，可能需要使用 `torch.Tensor()`。

总的来说，`torch.tensor()` 更加方便快捷，适合快速创建简单张量，而 `torch.Tensor()` 提供更多的控制选项，适合对张量类型有明确需求或需要定制创建过程的情况。