PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它有两种基本的Tensor类：torch.Tensor和torch.tensor。尽管它们在名称上很相似，但它们在实现和使用方式上有一些区别。在本文中，我们将比较这两个类并且详细讲解他们之间的区别。

torch.Tensor

torch.Tensor是PyTorch中用于表示多维矩阵、张量的基本类。默认情况下，torch.Tensor将数据类型设为float32。这个类有多种初始化方法，包括从Python列表、Numpy数组以及从其他torch.Tensor对象复制数据。

以下是一个使用torch.Tensor创建2×2矩阵的示例代码：

import torch

a = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(a)

输出：

tensor([[1., 2.],
        [3., 4.]])

torch.tensor

torch.tensor是一个函数，它可以接受一个序列参数，并返回一个新的torch.Tensor对象。与torch.Tensor不同，torch.tensor允许我们显式指定数据类型和其他属性。与torch.Tensor一样，torch.tensor也可以从Python列表、Numpy数组以及从其他torch.Tensor对象复制数据。

以下是一个使用torch.tensor创建2×2矩阵的示例代码：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]], dtype=torch.float64)
print(a)

输出：

tensor([[1., 2.],
        [3., 4.]], dtype=torch.float64)

两者之间的区别

虽然两种类都可以用来创建张量并进行相似的操作，但有一个主要的区别，即torch.tensor具有更智能的类型推断功能。它可以自动检测数据类型，并且可以快速地从其他数据类型、张量和序列转换。

举个例子，如果我们想通过乘以一个整型张量来将一个浮点型张量转换为整型张量，我们可以使用torch.Tensor的方法来实现：

import torch

a = torch.tensor([2.0, 3.0])
b = torch.Tensor([2, 3])
c = torch.mul(a, b)
print(c)

输出：

tensor([4., 9.])

由于torch.Tensor默认的数据类型为float32，所以我们需要创建一个新的torch.Tensor对象，并将其转换为int数据类型。如果我们使用torch.tensor，我们就可以将它们联合在一起：

import torch

a = torch.tensor([2.0, 3.0])
b = torch.tensor([2, 3])
c = a * b
print(c)

输出：

tensor([4., 9.])

在这个示例中，torch.tensor可以自动将torch.Tensor对象转换为相应的张量。这样我们就可以避免创建新的张量，省去一些不必要的代码。

除此之外，torch.tensor还具有其他一些优势，比如支持Numpy广播语义。但为了避免混乱，我们建议在代码中只使用一种类型（torch.Tensor或torch.tensor）。

结论

总之，torch.Tensor和torch.tensor是PyTorch中用于表示张量的基本类。torch.Tensor提供了一个默认的float32数据类型，并有多种初始化方法。torch.tensor是一个函数，允许我们显式指定数据类型并具有更智能的类型推断功能。建议在代码中只使用一种类型。