torch.FloatTensor,torch.Tensor,torch.tensor,torch.as_tensor,torch.from_numpy的区别与连系总结

1. torch.FloatTensor 与 torch.Tensor —（类, 深拷贝）

https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Tensor

其实这两个是一个东西，

其实这两个是一个东西，都是用来创建一个float32 的Tensor 对象。输入可以是list，tuple，numpy等。注意他们是深copying

2. torch.Tensor —（类，深copying）, torch.tensor —（函数，深copying）->Tensor

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.tensor.html#torch.tensor

前面已经介绍过了，torch.Tensor是一个类用于创建float32 的Tensor 对象。而torch.tensor是一个函数，函数返回的是torch.Tensor这个类型对象，数据类型可通过dtype参数指定，包括device。注意torch.tensor也是深copy。

3. torch.as_tensor —（函数，浅copying）->Tensor, torch.from_numpy —（函数，浅copying）->Tensor

torch.as_tensor：
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.as_tensor.html

torch.from_numpy:
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.from_numpy.html#torch.from_numpy

与前面不同的是，torch.as_tensor 和 torch.from_numpy都是浅copying，他们也是返回一个torch.Tensor对象。torch.from_numpy 只是torch.as_tensor(numpy,dtype=None,device=None)的一个特例。也就是说torch.from_numpy数据类型只能和原data的数据类型保持一致，因为没有dtype参数给他修改，而且返回的一定是cpu Tensor，因为GPU上没有numpy。

4. 总结

torch.FloatTensor:    类， 深copy。可更改类型，device
torch.Tensor:       同torch.FloatTensor
torch.tensor:        函数，深copy。可更改类型，device
torch.as_tensor:     函数，浅copy。不可更改类型，device
torch.from_numpy:   函数，浅copy。不可更改类型，device

共同点：最终都创建一个torch.Tensor对象