python 中的torch.tensor参数

torch.tensor()函数的参数如下：

* data: 要创建张量的数据。可以是列表、元组、数组、标量或其他张量。
* dtype: 指定要创建的张量的数据类型。默认为float32。
* device: 指定要将张量分配到的设备。默认为CPU。
* requires_grad: 指定是否需要计算梯度。默认为False。
* pin_memory: 如果为True，则将张量分配到固定的内存中，以便更快地将数据发送到GPU。默认为False。
* out: 可选参数，指定输出张量。如果指定了该参数，那么函数将使用该张量作为返回值，而不是创建一个新的张量。默认为None。

相关问题

def forward(self, xyz: torch.Tensor, new_xyz: torch.Tensor, features: torch.Tensor = None) -> Tuple[torch.Tensor]:我该如何找到传入new_xyz该参数的位置

这个函数有三个参数：xyz，new_xyz和features。其中，new_xyz是一个必需的参数，它是指新的坐标点，而xyz是现有的坐标点，features是特征向量。如果你想调用这个函数，你需要提供这三个参数，并将它们作为一个元组传递。在这个函数内部，new_xyz被用来计算局部坐标系，并将其用于特征的计算。

如果你想知道在调用这个函数时如何传递new_xyz参数，你可以查看调用这个函数的代码行。例如，如果你有一个名为"my_model"的模型，你可以这样调用它：

xyz = torch.Tensor([...]) # 传入xyz参数
new_xyz = torch.Tensor([...]) # 传入new_xyz参数
features = torch.Tensor([...]) # 传入features参数
output = my_model.forward(xyz, new_xyz, features) # 调用forward函数并传入参数

这里，我们传递了xyz、new_xyz和features作为参数，并将输出保存在output变量中。注意，这里的new_xyz参数是作为第二个参数传递的，因为它是forward函数的第二个参数。

torch.tensor he torch.Tensor

torch.tensor 和 torch.Tensor 都是 PyTorch 框架中的张量类，用于存储和操作多维数组。torch.Tensor 是一个抽象的张量类，而 torch.tensor 是一个实际的创建张量的方法。它们的区别在于：torch.Tensor 可以用各种方式创建张量，如从数组、列表等构造，而 torch.tensor 只能从 Python 数字等数据类型创建。