Tensor与tensor深入分析与异同

本文探讨了Pytorch中的Tensor与Variable的区别。Tensor是用于存储多维矩阵的结构,可直接指定形状并初始化,而Variable则需具体数据值来创建。当指定形状如(5)时,Tensor理解为(1,5),Variable则直接用5作为值。Variable不能直接指定形状大小,但Tensor可以。理解这些差异有助于更好地使用Pytorch进行深度学习和机器学习任务。" 123149753,10600882,迭代法在计算开方中的应用,"['数值计算', '算法', '数学', '计算机科学']

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在Pytorch官方文档中,对于 Tensortensor 是这样定义的:

A torch.Tensor is a multi-dimensional matrix containing elements of a single data type

To create a tensor with pre-existing data, use torch.tensor()

Tensor 是多维矩阵,矩阵的元素都是同一种数据类型。

tensor 需要确切的数据对它进行赋值。

对于变量,创建的方式有两种:创建变量的数据形状大小并初始化;直接赋值确切的数据值

接下来,就讨论 Tensortensor 创建的特点:

方式一:创建变量的数据形状大小并初始化

指定形状的大小时,会发生这种情况:对于多维矩阵,(3,4)可以表示三行四列的矩阵,这是没有歧义的。对于 Tensor 会创建一个三行四列的矩阵,但是对于 tensor 却无法创建相应的变量。因为它需要却确定的数据值。

但当输入(5)时,Tensor 是一个矩阵,所以将这个5理解为是(1,5),一行五列的矩阵。

tensor 会将这个5认为是一个确定的数据。它会创建出一个值为5的变量。

代码:

输入为5时:

Input:
	>>>x = torch.Tensor(3, 4)
	>>>y = torch.tensor(3, 4)	#这行是错误的,因为tensor需要确切的
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