小寫的tensor接受數據，大寫的Tensor（）接受的是shape，數據的維度

傳入數據用tensor，傳入形狀用FloatTensor

 

1.  小寫的tensor：接受數據

2.  大寫的Tensor（）或者FloatTensor（）：接受的是shape，數據的維度

# 2 import from list
# 傳入數據用tensor，傳入形狀用FloatTensor
# 小寫的tensor接受數據，
# 大寫的Tensor（）或者FloatTensor（）接受的是shape，數據的維度

b = torch.tensor([2., 3.2])
print(b)
# out:tensor([2.0000, 3.2000])
 
b = torch.FloatTensor([2., 3.2])
print(b)
# out:tensor([2.0000, 3.2000])
# 少用，容易混淆：也可以接受數據，在列表裏面，

b = torch.FloatTensor(2, 3)  # 兩行三列
print(b)
# out:tensor([[1.0790e-43, 0.0000e+00, 1.4013e-45],
#         [0.0000e+00, 1.4013e-45, 0.0000e+00]])

b = torch.tensor([[2., 3.2], [1., 22.3]])
print(b)
# tensor([[ 2.0000,  3.2000],
#         [ 1.0000, 22.3000]])

 

參考： https://blog.csdn.net/weixin_39450145/category_9627197.html