torch.tensor和torch.Tensor在功能上是一样的,都是用来创建PyTorch中的张量(Tensor)的函数。不同之处在于它们的调用方式和默认参数。 torch.tensor()是一个工厂函数,可以接受原始数据、列表、元组或者其他的张量等作为输入,并返回一个新的张量。这个函数可以通过dtype和device参数指定数据类型和计算设备,也可以通过设置r...
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…
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.ndarray；2、会将ndarray放⼊CPU中进⾏运算；3、导⼊⽅式为import numpy as np，后续通 过...
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 ...
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:...
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
默认情况下创建Tensor是在CPU设备上的,但是可以通过copy_、to、cuda等方法将CPU设备中的Tensor转移到GPU设备上。当然也是可以直接在GPU设备上创建Tensor的。torch.tensor和torch.Tensor的区别是,torch.tensor可以通过device指定gpu设备,而torch.Tensor只能在cpu上创建,否则报错。