torch.Tensor和torch.tensor的区别

在Pytorch中，Tensor和tensor都用于生成新的张量。

>>>  a = torch.Tensor([1, 2])
>>>  a
tensor([1., 2.])
>>> a=torch.tensor([1,2])
>>> a
tensor([1, 2])

首先我们从根源上来看看torch.Tensor()和torch.tensor()区别。

torch.Tensor

torch.Tensor()是Python类，更明确的说，是默认张量类型torch.FloatTensor()的别名，torch.Tensor([1,2]) 会调用Tensor类的构造函数__init__，生成单精度浮点类型的张量。

>>> a=torch.Tensor([1,2])
>>> a.type()
'torch.FloatTensor'

torch.tensor()

torch.tensor()仅仅是Python的函数，函数原型是：

torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False)

其中data可以是：list, tuple, array, scalar等类型。
torch.tensor()可以从data中的数据部分做拷贝（而不是直接引用），根据原始数据类型生成相应的torch.LongTensor，torch.FloatTensor，torch.DoubleTensor。

>>> a = torch.tensor([1, 2])
>>> a.type()
'torch.LongTensor'

>>> a = torch.tensor([1., 2.])
>>> a.type()
'torch.FloatTensor'

>>> a = np.zeros(2, dtype=np.float64)
>>> a = torch.tensor(a)
>>> a.type()
torch.DoubleTensor

Reference:
https://blog.csdn.net/tfcy694/article/details/85338745