总的来说,torch.tensor和torch.Tensor的使用方法有所不同,前者更加灵活,可以接受多种类型的输入,并返回新的张量对象;后者则主要用于创建空的张量对象。
torch.Tensor是python类,会调用自己的构造函数,是默认张量类型torch.FloatTensor的别名,所以数据传入时会使用全局默认类型(FloatTensor) 而torch.tensor会根据输入的数据进行推断,根据原始数据类型生成相应的torch.LongTensor torch.FloatTensor torch.DoubleTensor ,torch.tensor是一个函数 特别的:当输入数据是一个常数n时,t...
torch.tensor()是一普通函数,而torch.Tensor()是类torch.Tensor的构造函数,此外在创建空tensor的时候,有一定的区别。 tensor_without_data = torch.Tensor() # 当创建空的tensor的时候会报错 tensor_without_data = torch.tensor() # 只能采用这种方式创建空tensor tensor_without_data = torch.tensor(()) 结...
在传入数据时,torch.Tensor使用全局默认类型(FloatTensor)而torch.tensor则会从输入数据中进行推断;当输入数据是一个常数n时,torch.Tensor会将n是为一维张量的元素个数,并随机初始化。而torch.tensor则会将n视…
4. torch.tensor与torch.Tensor的区别 torch.Tensor是将输入的data转化torch.FloatTensor,而对于torch.tensor(当你未指定dtype的类型时)将依据data类型转化为torch.FloatTensor、torch.LongTensor或torch.DoubleTensor等 torch.Tensor是torch.empty(会随机产生垃圾数组,详见实例)和torch.tensor之间的一种混合 ...
torch.tensor 和 torch.Tensor 最近在学习pytorch时,再写一个很简单的代码时一直提示报错,最后终于发现是因为我使用的torch.tensor的原因,换成torch.Tensor问题就解决了。 为了加深学习,这里将二者的区别给出: 在PyTorch文档它被写torch.Tensor是一个别名torch.FloatTensor。分别使用二者时如下:...
⼆、torch.tensor与torch.Tensor的区别 细⼼的读者可能注意到了，通过Tensor建⽴数组有torch.tensor([1,2])或torch.Tensor([1,2])两种⽅式。那么，这两种⽅式有什么区别呢？（1）torch.tensor是从数据中推断数据类型，⽽torch.Tensor是torch.empty(会随机产⽣垃圾数组，详见实例)和 torch.tensor之间...
Pytorch中torch.Tensor和torch.tensor()以及其他Tensor类型的区别,torch.Tensor()默认是torch.FloatTensor()的简称,创建的为float32位的数据类型;torch.tensor()是对张量数据的拷贝,根据
同样的,在PyTorch中,有一个类似于numpy的库,称为Tensor。Tensor自称为神经网络界的numpy。 一、numpy和Tensor二者对比 对比项 numpy Tensor 相同点 可以定义多维数组,进行切片、改变维度、数学运算等 可以定义多维数组,进行切片、改变维度、数学运算等 不同点 1、产生的数组类型为numpy.ndar...