文章目录
- 介绍
- 区别1
- 区别2
介绍
在PyTorch 中，是主要的tensor类，所有的tensor都是的实例。是的别名。
而是一个函数，返回的是一个tensor，在PyTorch官方文档中，描述如下：
torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor
Constructs a tensor with data.
区别1
所以需要注意的一点是：
-
（data）是将输入的data转化 -
(data):(当你未指定dype的类型时)将data转化为、、等类型，转化类型依据于data的类型或者dtype的值
区别2
使用如下语句：tensor_without_data = ()可以创建一个空的FloatTensor，而当你使用tensor_without_data = ()时候则会报错：
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-ebc3ceaa76d2> in <module>()
----> 1 torch.tensor()
TypeError: tensor() missing 1 required positional arguments: "data"
当你想要创建一个空的tensor时候，可以使用如下的方法：
tensor_without_data = () # tensor([])tensor_without_data = (()) # tensor([])tensor_without_data = ([]) # tensor(0.)
所以应该说是同时具有和的功能，但是使用可能会使你的代码confusing，所以最好还是使用和，而不是。