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pytorch中torch.tensor与torch.Tensor都可以生成新的张量 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
torch.Tensor和torch.tensor的区别 介绍 在PyTorch 中，torch.Tensor是主要的tensor类，所有的tensor都是torch.Tensor的实例。torch.Tensor是torch.FloatTensor的别名。⽽torch.tensor是⼀个函数，返回的是⼀个tensor，在中，描述如下：torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor...
（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之间的⼀种混合。但是，当传⼊数据时，torch.Tensor使⽤全局默认dtype(FloatTensor)；（2）torch.tensor(1)返回⼀个固定值1，⽽torch.Tensor(1)返回⼀个⼤⼩为1的张量，它是...
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…
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:...
torch.device:是指torch.Tensor分配到的设备('cpu’或’cuda’设备类型)的对象 torch.layout:表示torch.Tensor内存布局的对象,分别是稀疏和密集。要注意的是稀疏化时需要提供元素的索引和值。可用torch.sparse_coo_tensor()和torch.sparse_csr_tensor()来实现 ...
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
facebook使用的Python库,包 描述 torch 像NumPy这样的Tensor图书馆,拥有强大的GPU支持 torch.autograd 一种基于磁带的自动分类库,支持所有可区分的Tensor操作手电筒 torch.nn 一个神经网络库与autograd设计了最大的灵活性torch.optim 一种与torch.nn一起使用的优化包,具有标准优化方法,如SGD,RMSProp,LBFGS,Adam等。