在pytorch中，tensor和tensor都能用於生成新的張量：
>>
> a=torch.tensor([1
,2])
>>
> a
tensor([1
.,2.
])>>
> a=torch.tensor([1
,2])
>>
> a
tensor([1
,2])
>>
> a=torch.tensor([1
,2])
>>
> a.
type()
'torch.floattensor'
torch.tensor(data, dtype=
none
, device=
none
, requires_grad=
false
)
torch.tensor會從data中的資料部分做拷貝（而不是直接引用），根據原始資料型別生成相應的torch.longtensor、torch.floattensor和torch.doubletensor。
>>
> a=torch.tensor([1
,2])
>>
> a.
type()
'torch.longtensor'
>>
> a=torch.tensor([1
.,2.
])>>
> a.
type()
'torch.floattensor'
>>
> a=np.zeros(
2,dtype=np.float64)
>>
> a=torch.tensor(a)
>>
> a.
type()
'torch.doubletensor'
>>
> a=torch.tensor(1)
>>
> a
tensor(1)
>>
> a.
type()
'torch.longtensor'
>>
> a=torch.tensor(1)
>>
> a
tensor([0
.])>>
> a.
type()
'torch.floattensor'
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