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

import numpy as np 
x = np.array([1,2]) 
#之所以这么写，是为了告诉大家，在Jupyter Notebook中，是否带有print()函数打印出来的效果是不一样的~ 
x       #array([1, 2])
print(x)     #[1 2]
type(x)     #numpy.ndarray
print(type(x))   #<class 'numpy.ndarray'>
#注意：numpy中没有x.type()的用法，只能使用type(x)！！！

import torch    #注意，这里是import torch，不是import Tensor！！！
x = torch.tensor([1,2])
x       #tensor([1, 2])
print(x)     #tensor([1, 2])，注意，这里与numpy就不一样了!
 
type(x)     #torch.Tensor
print(type(x))    #<class 'torch.Tensor'>
x.type()     #'torch.LongTensor'，注意：numpy中不可以这么写，会报错！！！
print(x.type())   #torch.LongTensor，注意：numpy中不可以这么写，会报错！！！

import torch    #注意，这里是import torch，不是import Tensor！！！
 
x = torch.tensor([1,2])
 
x       #tensor([1, 2])
print(x)     #tensor([1, 2])，注意，这里与numpy就不一样了!
type(x)     #torch.Tensor
print(type(x))    #<class 'torch.Tensor'>
x.type()     #'torch.LongTensor'，注意：numpy中不可以这么写，会报错！！！
print(x.type())   #torch.LongTensor，注意：numpy中不可以这么写，会报错！！！
 
y = torch.Tensor([1,2])
 
y       #tensor([1., 2.])，因为torch.Tensor使用全局默认dtype(FloatTensor)
print(y)     #tensor([1., 2.])，因为torch.Tensor使用全局默认dtype(FloatTensor)
type(y)     #torch.Tensor
print(type(y))    #<class 'torch.Tensor'>
y.type()     #'torch.FloatTensor'，注意：这里就与上面不一样了！tensor->LongTensor，Tensor->FloatTensor！！！
print(y.type())   #torch.FloatTensor，注意：这里就与上面不一样了！tensor->LongTensor，Tensor->FloatTensor！！！
 
z = torch.empty([1,2]) 
 
z       #随机运行两次，结果不同：tensor([[0., 0.]]),tensor([[1.4013e-45, 0.0000e+00]])
print(z)     #随机运行两次，结果不同：tensor([[0., 0.]]),tensor([[1.4013e-45, 0.0000e+00]])
type(z)     #torch.Tensor
print(type(z))    #<class 'torch.Tensor'>
z.type()     #'torch.FloatTensor'，注意：empty()默认为torch.FloatTensor而不是torch.LongTensor
print(z.type())   #torch.FloatTensor，注意：empty()默认为torch.FloatTensor而不是torch.LongTensor
 
#torch.tensor(1)、torch.Tensor(1)和torch.empty(1)的对比：
t1 = torch.tensor(1)
t2 = torch.Tensor(1)
t3 = torch.empty(1)
 
t1       #tensor(1)
print(t1)     #tensor(1)
type(t1)     #torch.Tensor
print(type(t1))   #<class 'torch.Tensor'>
t1.type()     #'torch.LongTenso'
print(t1.type())   #torch.LongTensor
 
t2       #随机运行两次，结果不同：tensor([2.8026e-45]),tensor([0.])
print(t2)     #随机运行两次，结果不同：tensor([2.8026e-45]),tensor([0.])
type(t2)     #torch.Tensor
print(type(t2))   #<class 'torch.Tensor'>
t2.type()     #'torch.FloatTensor'
print(t2.type())   #torch.FloatTensor
 
t3       #随机运行两次，结果不同：tensor([0.]),tensor([1.4013e-45])
print(t3)     #随机运行两次，结果不同：tensor([0.]),tensor([1.4013e-45])
type(t3)     #torch.Tensor
print(type(t3))   #<class 'torch.Tensor'>
t3.type()     #'torch.FloatTensor'
print(t3.type())   #torch.FloatTensor