torch.Size([2, 3]) 和 torch.tensor([2,3,4]) 分别 是几维数组 怎么区分

`torch.Size([2, 3])` 表示一个包含 2 行 3 列元素的二维张量，它是张量的 shape（形状），是一个元组类型，一般用于描述张量的形状。

而 `torch.tensor([2,3,4])` 表示一个包含 3 个元素的一维张量，它是一个张量类型，可以通过 `dim()` 方法获取该张量的维度数，例如：

>>> import torch
>>> a = torch.tensor([2,3,4])
>>> a.dim()
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可以看到，该张量是一个一维张量，也称为向量。而 `torch.Size([2, 3])` 则表示一个二维张量，也称为矩阵。

相关问题

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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torch.tensor和torch.tensor

torch.tensor是PyTorch中的一个类，用于创建张量（tensor）。它可以接受各种数据类型的输入，并将其转换为张量。例如，可以使用torch.tensor创建一个包含随机数的张量，如下所示：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(x)

输出：

tensor([[1, 2],
        [3, 4]])

torch.tensor是一个非常常用的函数，可以用于创建各种类型的张量，包括浮点数、整数、布尔值等等。

而torch.tensor()是一个函数，用于将输入数据转换为张量。它可以接受各种类型的输入数据，并将其转换为张量。例如，可以使用torch.tensor()将一个列表转换为张量，如下所示：

import torch

x = [1, 2, 3, 4]
y = torch.tensor(x)
print(y)

输出：

tensor([1, 2, 3, 4])

torch.tensor()是一个非常常用的函数，可以用于将各种类型的数据转换为张量。它还可以指定张量的数据类型、设备等属性。