torch.to_tensor

引用中提到，默认情况下，返回的Tensor具有与原始张量相同的torch.dtype和torch.device。也就是说，torch.to_tensor()函数会返回一个具有与输入张量相同数据类型和设备的新张量。

但是需要注意的是，torch.to_tensor()并不是PyTorch中的一个内置函数。实际上，正确的函数名应该是torch.Tensor()，它用于将输入数据转换为张量对象。

示例代码如下：

import torch

# 将Python列表转换为张量
data = [1, 2, 3, 4, 5]
tensor = torch.Tensor(data)
print(tensor)

# 将NumPy数组转换为张量
import numpy as np
data_np = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
tensor_np = torch.Tensor(data_np)
print(tensor_np)

注意，如果输入数据是多维的，则转换后的张量也会具有相应的形状。

所以，torch.to_tensor()并不是正确的函数名，正确的函数名应该是torch.Tensor()，用于将输入数据转换为张量对象。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【PyTorch系例】torch.Tensor详解和常用操作](https://blog.csdn.net/sazass/article/details/109304327)[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: 50%"]
- *2* [【Pytorch基础教程39】torch常用tensor处理函数](https://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/130442457)[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: 50%"]
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