PyTorch 1.0 中文文档：torch.Tensor

译者：hijkzzz

torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵.

Torch定义了八种CPU张量类型和八种GPU张量类型：

Data type	dtype	CPU tensor	GPU tensor
32-bit floating point	torch.float32 or torch.float	torch.FloatTensor	torch.cuda.FloatTensor
64-bit floating point	torch.float64 or torch.double	torch.DoubleTensor	torch.cuda.DoubleTensor
16-bit floating point	torch.float16 or torch.half	torch.HalfTensor	torch.cuda.HalfTensor
8-bit integer (unsigned)	torch.uint8	torch.ByteTensor	torch.cuda.ByteTensor
8-bit integer (signed)	torch.int8	torch.CharTensor	torch.cuda.CharTensor
16-bit integer (signed)	torch.int16 or torch.short	torch.ShortTensor	torch.cuda.ShortTensor
32-bit integer (signed)	torch.int32 or torch.int	torch.IntTensor	torch.cuda.IntTensor
64-bit integer (signed)	torch.int64 or torch.long	torch.LongTensor	torch.cuda.LongTensor

torch.Tensor 是默认的tensor类型 (torch.FloatTensor) 的简称.

Tensor 可以用torch.tensor()转换Python的 list 或序列​​生成：

>>> torch.tensor([[1., -1.], [1., -1.]])
tensor([[ 1.0000, -1.0000],
 [ 1.0000, -1.0000]])
>>> torch.tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
tensor([[ 1,  2,  3],
 [ 4,  5,  6]])

警告

torch.tensor() 总是拷贝 data. 如果你有一个 Tensor data 并且仅仅想改变它的 requires_grad 属性, 可用 requires_grad_() or detach() 来避免拷贝. 如果你有一个 numpy 数组并且想避免拷贝, 请使用 torch.as_tensor().

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