Tensor與tensor深入分析與異同

在Pytorch官方文檔中，對於 Tensor 與 tensor 是這樣定義的：

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 是多維矩陣，矩陣的元素都是同一種數據類型。

tensor 需要確切的數據對它進行賦值。

對於變量，創建的方式有兩種：創建變量的數據形狀大小並初始化；直接賦值確切的數據值

接下來，就討論 Tensor 與 tensor 創建的特點：

方式一：創建變量的數據形狀大小並初始化

指定形狀的大小時，會發生這種情況：對於多維矩陣，（3，4）可以表示三行四列的矩陣，這是沒有歧義的。對於 Tensor 會創建一個三行四列的矩陣，但是對於 tensor 卻無法創建相應的變量。因爲它需要卻確定的數據值。

但當輸入（5）時，Tensor 是一個矩陣，所以將這個5理解爲是（1，5），一行五列的矩陣。

tensor 會將這個5認爲是一個確定的數據。它會創建出一個值爲5的變量。

代碼：

輸入爲5時：

Input:
	>>>x = torch.Tensor(3, 4)
	>>>y = torch.tensor(3, 4)	#這行是錯誤的，因爲tensor需要確切的數據值
	>>>print(x)
Output:
tensor([[1.3733e-14, 6.4076e+07, 2.0706e-19, 7.3909e+22],
        [2.4176e-12, 1.1625e+33, 8.9605e-01, 1.1632e+33],
        [5.6003e-02, 7.0374e+22, 1.0284e+21, 1.0596e-38]])

輸入爲（5）時：

Input:
    >>>x = torch.Tensor(5)
    >>>y = torch.tensor(5)
    >>>print(x.size())
	>>>print(y.size())
    >>>print(x.type())
    >>>print(y.type())
Output:
    torch.Size([5])		#這個表示，x是一個一維張量，就像數學中的向量
    torch.Size([])		#這個表示，y是一個標量，是一個0維度的張量
    torch.FloatTensor	#x在未指定數據類型的時候，默認是FloatTensor類型
    torch.LongTensor	#tensor在未指定數據類型的時候，會根據賦值數據的形式，選擇相應的類型

方式二：直接賦值確切的數據值

Tensor與tensor都可以通過這種方式進行創建變量。但有一種特殊情況，就是 torch.Tensor(5.6) 是錯誤的。你可以這樣理解，因爲Tensor創建的是多維矩陣，從嚴格意義上說，標量（一個數字），不是矩陣。所以Tensor無法創建。而這種方式就是允許的，torch.Tensor([5.6])。

Input:
	>>>a = torch.Tensor([[5.6, 5.8],[2, 4]])
	>>>b = torch.tensor([[5.6, 5.8],[2, 4]])
	>>>print(a)
	>>>print(b)
	>>>print(a.size())
	>>>print(b.size())
	>>>print(a.type())
	>>>print(b.type())
Output:
tensor([[5.6000, 5.8000],
        [2.0000, 4.0000]])
tensor([[5.6000, 5.8000],
        [2.0000, 4.0000]])
torch.Size([2, 2])
torch.Size([2, 2])
torch.FloatTensor
torch.FloatTensor

接下來示範下錯誤的一些方式

Error：
	>>>a = torch.tensor(3, 4)	#tensor是從已有數據中創建矩陣的，這種形式，tensor無法對矩陣中的元素進行初始化，所以無法進行創建。如果是Tensor時，Tensor默認的數據類型是FloatTensor，可以對其進行初始化
	>>>a = torch.Tensor(5.6)

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總結：

Tensor主要是創建多維矩陣的，標量從某種意義上，不算矩陣。所以Tensor可以通過賦值多維矩陣的方式創建，但是無法指定標量值進行創建。如果想創建單個值，採用[5.6] 這種形式，指定一行一列的矩陣。

同時，Tensor可以指定多維矩陣形狀的大小，並且默認的數據類型是FloatTensor。

tensor主要是根據確定的數據值進行創建，無法直接指定形狀大小，需要根據數據的大小進行創建。但同時，tensor沒有賦值數據值是矩陣的限制，可以直接使用tensor(5.6)

Input:
    a = torch.tensor(5.6)
    print(a)
    print(a.size())
Output:
    tensor(5.6000)
    torch.Size([])	#pytorch對標量（0維矩陣）的表示

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