Tensor与tensor深入分析与异同

最新推荐文章于 2025-06-01 22:22:29 发布

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#Pytorch #深度学习 #机器学习

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 Tensor 与 tensor 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 Tensor 与 tensor 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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