【pytorch】tensor和Tenso区别
1.Tensor的使用
torch.Tensor可以直接接受传入的维度，建立相应维度的tensor，并且是初始化默认值类型的tensor，这里的默认值也是可以改的。
#证明，torch.Tensor可以直接接受传入的维度，建立相应维度的tensor
#并且是初始化默认值类型的tensor，这里的默认值也是可以改的x = torch.Tensor(5,3)print(x.dtype)t.set_default_dtype(torch.float64)print(x.dtype)y=torch.Tensor(5,3)print(y.dtype)
torch.float32
torch.float32
torch.float64
torch.tensor和torch.Tensor 都可以通过直接传入数据（只不过还没有转化为tensor类型的矩阵）来建立tensor张量。
x = torch.Tensor([[5,3,6],[6.5,6,3]])y = torch.tensor([[5,3,6],[6.5,6,3]])
2.tensor的使用
1.主要用来将多维数组转化为tensor类型
x = torch.Tensor([[5,3,6],[6.5,6,3]])y = torch.tensor([[5,3,6],[6.5,6,3]])
2.tensor无法通过指定维度来建立张量
这种方式进行操作会报错
x = torch.tensor(5,3)print(x)
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